LendingKart 面试问题

简介

LendingKart 是一家印度的在线小额商业贷款公司。它使用数据科学和机器学习算法进行信用评估，并提供快速贷款和借款服务。

面试问题

以下是一些可能在 LendingKart 面试中被问到的问题：

1. 解释一下机器学习和深度学习的区别。
2. 你有哪些数据建模技能？
3. 你如何解决数据不平衡问题？
4. 讨论一下罕见事件类别的问题。
5. 如何应对过度拟合情况？
6. 解释一下交叉验证的作用。
7. 你有哪些文本挖掘技能？
8. 你如何进行特征选择？
9. 如何设置深度神经网络的超参数？
10. 你有哪些数据清洗技能？
11. 如何解决缺失数据问题？
12. 你如何使用模型来解决分类问题？
13. 如何解决回归问题？
14. 你有哪些图像识别技能？
15. 如何处理时间序列数据？
16. 如何使用聚类分析算法？

代码片段

下面是一些可能的代码片段示例：

# 使用 Python 进行数据清洗
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据中的缺失值
print(df.isnull().sum())

# 处理缺失值，使用均值来填充
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 使用 One-Hot 编码来处理分类变量
df = pd.get_dummies(df)

# 使用 Scikit-Learn 进行特征选择
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, mutual_info_regression
from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

# 使用互信息和 KBest 方法选择特征
skb = SelectKBest(mutual_info_regression, k=5)
X_new = skb.fit_transform(X, y)

# 打印选择的特征
print(boston.feature_names[skb.get_support()])

# 使用 Keras 设置深度神经网络的超参数
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)))
model.add(Dense(units=32, activation='relu'))
model.add(Dense(units=1, activation=None))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=['mae'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

# 使用 Python 进行聚类分析
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据集
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, cluster_std=1.0, random_state=42)

# 训练 KMeans 模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
y_pred = kmeans.fit_predict(X)

# 可视化结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.show()