一只小狐貍帶你解鎖 煉丹術&NLP?秘籍

在非深度學習的機器學習模型中，基于GBDT算法的XGBoost、LightGBM等有著非常優秀的性能，校招算法崗面試中“出鏡率”非常高。這些經典的機器學習算法不僅是數據科學競賽神器，在工業界中也被廣泛地使用。Microstrong最近就負責使用GBDT、XGBoost等集成模型做推薦系統的點擊率預估（CTR），如果讓我當面試官面試自己，那我會由淺入深依次考察：

• GBDT的原理（理論基礎）

• 決策樹節點分裂時如何選擇特征，寫出Gini index和Information Gain的公式并舉例說明（理論基礎）

• 分類樹和回歸樹的區別是什么？（理論基礎）

• 與Random Forest作比較，并以此介紹什么是模型的Bias和Variance（理論基礎）

• GBDT里面的決策樹都是利用回歸樹解決分類和回歸問題，請問GBDT中利用回歸樹是怎么做到分類的？目標（損失）函數是什么形式？（理論基礎）

• XGBoost的原理（理論基礎）

• XGBoost的參數調優有哪些經驗（工程能力）

• XGBoost的正則化是如何實現的（工程能力）

• XGBoost的并行化部分是如何實現的（工程能力）

• 為什么GBDT預測點擊率一般都會出現嚴重的過擬合現象（業務理解）

• 如果選用一種其他的模型替代XGBoost，你會選用什么？（業務理解和知識面）

我們通過上面的幾個問題，考察了面試者理論基礎、工程能力以及對業務的理解，檢測面試者是否真的對GBDT、XGBoost有比較深入的理解。如果大家對上面的問題還一知半解，貼心的Microstrong同學為大家整理了自己從回歸樹到GBDT、XGBoost再到LightGBM、CatBoost的原創算法解析文章：

• Regression Tree 回歸樹

• 深入理解提升樹（Boosting Tree）算法

• 梯度提升（Gradient Boosting）算法

• 深入理解GBDT回歸算法

• 【完善版】深入理解GBDT二分類算法

• 深入理解GBDT多分類算法

• 深入理解XGBoost

• 深入理解LightGBM

• 深入理解CatBoost

當然，深度學習也是人工智能算法工程師必備的基礎技能。入行算法工程師后，怎樣提升我們的掘金能力呢？最核心的還是：技術硬，懂產品。

在目前鉆研的領域持續加碼，保持深耕，不斷學習和挖掘自身潛力。我們在科學煉丹的時候，都會用到Dropout或Batch Normalization（BN）等基本的深度神經網絡優化方法。但是，深度學習技術并非一成不變，努力提升技術水平要成為一種習慣。最高水準當然是追逐最先進的技術，比如，ELMo、Transformer、BERT和XLNet等明星模型。

如果讓我當面試官去判斷一個面試者的深度學習水平，那我會由淺入深依次考察：

Dropout部分

• 講Dropout的基本原理；（理論基礎）

• Dropout訓練過程和預測過程分別如何保證一致性；（工程能力）

• Dropout本質上的Bagging的思想；（理論基礎）

• Bagging思想和Boosting思想分別怎么解決模型的偏差和方差問題；（理論基礎）

• 偏差和方差在模型的評估表現代表了什么；（理論基礎）

BN部分

• 什么是BN？

• BN核心公式是什么？

• BN中均值、方差通過哪些維度計算得到？

• 訓練與推理時BN中的均值、方差分別是什么？

• Batch Normalization的優點？

• BN與Layer Normalization、Weight Normalization、Cosine Normalization、Instance Normalization、Group Normalization、Cross-Iteration Batch Normalization、Filter Response Normalization區別？

當然，ELMo、Transformer、BERT和XLNet等較新的模型也會問一下，考察面試者是否有Follow深度學習中最新的研究工作。同樣地，貼心的Microstrong同學為大家整理了自己關于上面問題的學習筆記：

• 深度學習中的Batch Normalization

• 深度學習中Dropout原理解析

• 詞向量與ELMo模型

• Self-Attention與Transformer

• 從Transformer到BERT模型

• 從BERT到ALBERT

• XLNet詳解

總之，一篇文章總結不完關于機器學習、深度學習、自然語言處理和推薦系統相關的所有面試題，Microstrong號主花了點時間分類整理了一下自己公眾號里的精華文章，歡迎大家關注和閱讀：

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歷史精品文章

機器學習

【1】深入理解CatBoost

【2】深入理解LightGBM

【3】深入理解XGBoost

【4】深入理解GBDT多分類算法

【5】【完善版】深入理解GBDT二分類算法

【6】深入理解GBDT回歸算法

【7】梯度提升（Gradient Boosting）算法

【8】深入理解提升樹（Boosting Tree）算法

【9】Regression Tree 回歸樹

【10】機器學習中的判別式模型和生成式模型

【11】EM算法詳解

【12】貝葉斯分類器

【13】偏差(Bias)與方差(Variance)

【14】主成分分析（PCA）原理詳解

【15】機器學習中SVD總結

【16】分類中解決類別不平衡問題

【17】ROC曲線和AUC面積理解

【18】【錯誤率、精度、查準率、查全率和F1度量】詳細介

【19】最優化理論與方法-牛頓迭代法后續

【20】最優化理論與方法-牛頓迭代法

【21】K-means算法優化（二分K-means算法）

【22】聚類算法之K-means算法

【23】機器學習中的L1和L2正則化項

【24】機器學習中【回歸算法】詳解

深度學習

【1】Doc2vec原理解析及代碼實踐

【2】Embedding技術在房產推薦中的應用

【3】深入淺出Word2Vec原理解析

【4】智能推薦算法在直播場景中的應用

【5】XLNet詳解

【6】從BERT到ALBERT

【7】從Transformer到BERT模型

【8】Self-Attention與Transformer

【9】詞向量與ELMo模型

【10】《生成式對抗網絡GAN的研究進展與展望》論文筆記

【11】《GAN萬字長文綜述》

【12】理解LSTM網絡

【13】深度學習中的注意力機制

【14】循環神經網絡（RNN）

【15】卷積神經網絡（CNN）綜述

【16】Understanding Short Texts 部分2

【17】Understanding Short Texts 部分1

【18】對Dilated Convolution理解

【19】卷積神經網絡中感受野的詳細介紹

【20】深度學習中Dropout原理解析

【21】深度學習中的Batch Normalization

【22】神經網絡梯度消失和梯度爆炸及解決辦法

【23】AI自動生成代碼，論文解讀之REMAUI

【24】OCR識別技術

【25】《TensorFlow實戰》第一章-TensorFlow基礎讀書筆記

【26】神經網絡激活函數的作用是什么？

【27】AI自動生成代碼，研究未來可能讓程序員失業的科技

成長之路

【1】2019已結束，2020再出發

【2】2019秋招算法崗復盤

【3】帶師妹輕松過筆試

【4】我的2018年總結

【5】我的2017總結

Python學習

【1】Anaconda詳細安裝使用教程

【2】Python基本數據類型之字符串

【3】Python 中的 if __name__ ==?'__main__'理解

創作挑戰賽新人創作獎勵來咯，堅持創作打卡瓜分現金大獎

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【面试必备】奉上最通俗易懂的XGBoost、LightGBM、BERT、XLNet原理解析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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