一只小狐狸带你解锁 炼丹术&NLP 秘籍
在非深度学习的机器学习模型中，基于GBDT算法的XGBoost、LightGBM等有着非常优秀的性能，校招算法岗面试中“出镜率”非常高。这些经典的机器学习算法不仅是数据科学竞赛神器，在工业界中也被广泛地使用。Microstrong最近就负责使用GBDT、XGBoost等集成模型做推荐系统的点击率预估（CTR），如果让我当面试官面试自己，那我会由浅入深依次考察：
GBDT的原理（理论基础）
决策树节点分裂时如何选择特征，写出Gini index和Information Gain的公式并举例说明（理论基础）
分类树和回归树的区别是什么？（理论基础）
与Random Forest作比较，并以此介绍什么是模型的Bias和Variance（理论基础）
GBDT里面的决策树都是利用回归树解决分类和回归问题，请问GBDT中利用回归树是怎么做到分类的？目标（损失）函数是什么形式？（理论基础）
XGBoost的原理（理论基础）
XGBoost的参数调优有哪些经验（工程能力）
XGBoost的正则化是如何实现的（工程能力）
XGBoost的并行化部分是如何实现的（工程能力）
为什么GBDT预测点击率一般都会出现严重的过拟合现象（业务理解）
如果选用一种其他的模型替代XGBoost，你会选用什么？（业务理解和知识面）
我们通过上面的几个问题，考察了面试者理论基础、工程能力以及对业务的理解，检测面试者是否真的对GBDT、XGBoost有比较深入的理解。如果大家对上面的问题还一知半解，贴心的Microstrong同学为大家整理了自己从回归树到GBDT、XGBoost再到LightGBM、CatBoost的原创算法解析文章：
Regression Tree 回归树
深入理解提升树（Boosting Tree）算法
梯度提升（Gradient Boosting）算法
深入理解GBDT回归算法
【完善版】深入理解GBDT二分类算法
深入理解GBDT多分类算法
深入理解XGBoost
深入理解LightGBM
深入理解CatBoost
当然，深度学习也是人工智能算法工程师必备的基础技能。入行算法工程师后，怎样提升我们的掘金能力呢？最核心的还是：技术硬，懂产品。
在目前钻研的领域持续加码，保持深耕，不断学习和挖掘自身潜力。我们在科学炼丹的时候，都会用到Dropout或Batch Normalization（BN）等基本的深度神经网络优化方法。但是，深度学习技术并非一成不变，努力提升技术水平要成为一种习惯。最高水准当然是追逐最先进的技术，比如，ELMo、Transformer、BERT和XLNet等明星模型。
如果让我当面试官去判断一个面试者的深度学习水平，那我会由浅入深依次考察：
Dropout部分
讲Dropout的基本原理；（理论基础）
Dropout训练过程和预测过程分别如何保证一致性；（工程能力）
Dropout本质上的Bagging的思想；（理论基础）
Bagging思想和Boosting思想分别怎么解决模型的偏差和方差问题；（理论基础）
偏差和方差在模型的评估表现代表了什么；（理论基础）
BN部分
什么是BN？
BN核心公式是什么？
BN中均值、方差通过哪些维度计算得到？
训练与推理时BN中的均值、方差分别是什么？
Batch Normalization的优点？
BN与Layer Normalization、Weight Normalization、Cosine Normalization、Instance Normalization、Group Normalization、Cross-Iteration Batch Normalization、Filter Response Normalization区别？
当然，ELMo、Transformer、BERT和XLNet等较新的模型也会问一下，考察面试者是否有Follow深度学习中最新的研究工作。同样地，贴心的Microstrong同学为大家整理了自己关于上面问题的学习笔记：
深度学习中的Batch Normalization
深度学习中Dropout原理解析
词向量与ELMo模型
Self-Attention与Transformer
从Transformer到BERT模型
从BERT到ALBERT
XLNet详解
总之，一篇文章总结不完关于机器学习、深度学习、自然语言处理和推荐系统相关的所有面试题，Microstrong号主花了点时间分类整理了一下自己公众号里的精华文章，欢迎大家关注和阅读：
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机器学习
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【10】机器学习中的判别式模型和生成式模型
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【18】【错误率、精度、查准率、查全率和F1度量】详细介
【19】最优化理论与方法-牛顿迭代法后续
【20】最优化理论与方法-牛顿迭代法
【21】K-means算法优化（二分K-means算法）
【22】聚类算法之K-means算法
【23】机器学习中的L1和L2正则化项
【24】机器学习中【回归算法】详解
深度学习
【1】Doc2vec原理解析及代码实践
【2】Embedding技术在房产推荐中的应用
【3】深入浅出Word2Vec原理解析
【4】智能推荐算法在直播场景中的应用
【5】XLNet详解
【6】从BERT到ALBERT
【7】从Transformer到BERT模型
【8】Self-Attention与Transformer
【9】词向量与ELMo模型
【10】《生成式对抗网络GAN的研究进展与展望》论文笔记
【11】《GAN万字长文综述》
【12】理解LSTM网络
【13】深度学习中的注意力机制
【14】循环神经网络（RNN）
【15】卷积神经网络（CNN）综述
【16】Understanding Short Texts 部分2
【17】Understanding Short Texts 部分1
【18】对Dilated Convolution理解
【19】卷积神经网络中感受野的详细介绍
【20】深度学习中Dropout原理解析
【21】深度学习中的Batch Normalization
【22】神经网络梯度消失和梯度爆炸及解决办法
【23】AI自动生成代码，论文解读之REMAUI
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【25】《TensorFlow实战》第一章-TensorFlow基础读书笔记
【26】神经网络激活函数的作用是什么？
【27】AI自动生成代码，研究未来可能让程序员失业的科技
成长之路
【1】2019已结束，2020再出发
【2】2019秋招算法岗复盘
【3】带师妹轻松过笔试
【4】我的2018年总结
【5】我的2017总结
Python学习
【1】Anaconda详细安装使用教程
【2】Python基本数据类型之字符串
【3】Python 中的 if __name__ == '__main__'理解
