美团营销算法实习面试题9道|含解析
七月在线实验室
共 2777字,需浏览 6分钟
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2024-04-11 02:41
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过拟 合(Overfitting):
- 增加数据量:通过增加训练数据来减少模型对特定数据的过度拟合。
- 简化模型:减少模型的复杂度,可以通过减少特征数量、降低多项式次数等方式。
- 正则化:引入正则化项,如L1或L2正则化,以惩罚模型复杂度。
- 增加特征:添加更多有意义的特征,提高模型的表达能力。
- 增加模型复杂度:选择更复杂的模型,如增加层数、节点数等。
- 减小正则化:减小正则化的程度,以允许模型更好地适应数据。
- 增加的正则化项为权重向量的绝对值之和。
- 促使模型参数变得稀疏,即某些权重变为零,从而实现特征选择的效果。
- 增加的正则化项为权重向量的平方和。
- 通过减小权重的同时保持它们都非零,对权重进行平滑调整。
- L1正则化倾向于产生稀疏权重,对于特征选择有利;
- L2正则化则更倾向于在所有特征上产生较小但非零的权重。
原理:
- 由多个决策树组成,每个决策树基于随机抽取的数据和特征进行训练。
- 通过投票或平均等方式,集成多个树的结果来提高模型的泛化能力。
- 防止过拟合,提高模型的鲁棒性。
- 在处理大规模数据时,随机森林能够有效地进行并行化处理。
- 对于高维数据,具有较好的特征选择能力。
- 并行训练多个弱学习器,每个学习器使用随机抽样得到的数据集。
- 最终结果通过投票或平均等方式融合。
- 串行训练多个弱学习器,每个学习器尝试修正前一个学习器的错误。
- 每个学习器的权重与其表现相关,错误越大权重越大。
思路:动态规划
代码:
def min_coins(amount):
coins = [1, 4, 5]
dp = [float('inf')] * (amount + 1)
dp[0] = 0
for coin in coins:
for i in range(coin, amount + 1):
dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1)
return dp[amount]
# 测试
amount = 15
result = min_coins(amount)
print(f"找零 {amount} 元的最少硬币数量为:{result}")
dp[i]表示找零i元所需的最少硬币数量。通过遍历硬币面额,不断更新dp数组,最终得到找零15元的最少硬币数量。
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