算法面经总结(花小猪/滴滴算法工程师)

XGBoost 为什么比传统 GBDT 快?

XGBoost 的目标函数推导?

如何用 XGBoost 处理不平衡分类问题?

特征工程中,如何处理高维稀疏特征?

特征工程中,为什么要对连续特征离散化?

Uplift 模型评估指标有哪些?如何计算?

Uplift 模型与传统分类模型的核心区别?

因果推断中,混淆变量(Confounder)和中介变量(Mediator)的区别?

因果推断中,若无法获取随机对照数据(RCT),如何估计因果效应?

特征工程中,如何量化特征与目标变量的因果关系(非相关性)?

#话小猪##滴滴##面经##算法#
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多多跨境/temu 算法工程师 木交招👀莪註頁
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发布于 2025-08-05 20:00 上海

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