機器學習資料探勘崗位面試題總結（實時更新）
1. 專案介紹
2. 你這個專案中間哪些地方提升，中間過程分別提升了多少CTR？
3. 你專案用的分散式LR的是用什麼優化方法，引數怎麼調的，mini-batch的batch是多少？ parameter-server原理，如何解決資料一致性？
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15. xgboost在什麼地方做的剪枝，怎麼做的？
16. xgboost如何分散式？特徵分散式和資料分散式？ 各有什麼存在的問題？
17. lightgbm和xgboost有什麼區別？他們的loss一樣麼？ 演算法層面有什麼區別？
18 lightgbm有哪些實現，各有什麼區別？
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2016百度‘機器學習/資料探勘崗位’面經，一面+二面+三面，9月25日
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資源|28本必讀的經典機器學習/資料探勘書籍（免費下載）
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1. 適合入門的讀物： 《深入淺出資料分析》這書挺簡單的，基本的內容都涉及了，說得也比較清楚，最後談到了R是大加分。難易程度：非常易。 《啤酒與尿布》通過案例來說事情，而且是最經典的例子。難易程
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