分享面经,希望能够收获offer!小伙伴们也一起加油吧! 捷成一面(偏算法) 1.自我介绍 2.美赛深挖,决策树使用的模型,树分裂的原则(信息增益率,怎么计算的) CART的基尼指数与信息增益率的优缺点,树的深度太大会怎么样(过拟合) 过拟合怎么办。权重怎么调整?样本比例怎么调整?建模过程中设置了那些参数? 3.讲讲自己还会的数据分析算法,讲解一下Logistic回归,包括函数分布什么的 (梯度下降与拟牛顿法的优缺点?最大似然估计是什么)(误挖坑!!!准备算法的时候可以少,但是一定要精) 4.一个sql,(要认真完成,不要马马虎虎,不注意细节) 5.反问 二面:(面...