LightGBM原理与算法面试：最大似然估计，概率题及智力挑战

本文主要探讨了LightGBM的原理，并提供了相关的面试算法题目，包括最大似然估计、最大后验估计、贝叶斯估计等统计学概念，还涉及Python中的深拷贝和浅拷贝的区别，以及一些有趣的概率题和智力挑战。 LightGBM是一种高效、分布式、梯度提升决策树算法，它在机器学习领域被广泛应用。其核心原理包括： 1. **Leaf-wise（最佳优先）树增长策略**：不同于传统的深度优先构建决策树，LightGBM采用最佳优先的策略，每次选择最优分裂节点，这可以显著减少树的数量，提高模型效率。 2. **Gradient-based One-Side Sampling (GOSS)**：LightGBM通过筛选出梯度绝对值较大的样本，减少计算量，同时保持模型性能。 3. **Exclusive Feature Bundling (EFB)**：这是一种特征编码技术，将互斥特征捆绑在一起，减少了特征数量，加快了训练速度。 4. **并行化处理**：LightGBM支持数据并行和特征并行，使得在大规模数据集上训练模型成为可能。 算法题目方面，提到了2020年BAT公司算法岗位面试中的问题，包括： 1. **最大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation, MLE)**：通过最大化数据观测到的概率分布来估计模型参数。 2. **最大后验估计 (Maximum A Posteriori, MAP)**：在最大似然估计的基础上引入先验概率，综合考虑数据和先验信息进行参数估计。 3. **贝叶斯估计 (Bayesian Estimation)**：根据贝叶斯定理，结合先验概率和似然函数，得到后验概率分布，进而估计参数。 Python中的**深拷贝**和**浅拷贝**是编程基础中的一个重要概念： - 浅拷贝只复制对象的引用，不复制对象本身，当原对象的内嵌对象改变时，浅拷贝的对象也会受到影响。 - 深拷贝则会创建一个新的对象，完全复制原始对象及其所有内嵌对象，修改深拷贝对象不会影响原始对象。 此外，还提供了一些概率题和智力题，如： 1. **甲乙轮流抛硬币**：这是一个典型的博弈论问题，涉及到概率和策略分析。 2. **8个试剂检测有毒**：如何用最少的实验次数确定哪瓶试剂有毒，可能涉及到二进制编码和组合优化。 3. **奇数项去除**：可能是一道逻辑推理题，需要找出规律并进行推断。 4. **五局三胜与三局两胜**：涉及概率和数学建模，如何制定最优策略以赢得比赛。 5. **瓶子换酒**：这类问题通常需要利用数学思维，找出最高效的兑换策略。 这些题目旨在考察应聘者的逻辑思维、问题解决和数据分析能力，同时也是提升个人技能的良好练习材料。