咸阳网站建设公司电话,思政网站建设管理自查报告,网站logo设计制作,即墨网站建设电话一个Java程序可以认为是一系列对象的集合#xff0c;而这些对象通过调用彼此的方法来协同工作。下面简要介绍下类、对象、方法和实例变量的概念。
对象#xff1a;对象是类的一个实例#xff0c;有状态和行为。例如#xff0c;一条狗是一个对象#xff0c;它的状态有而这些对象通过调用彼此的方法来协同工作。下面简要介绍下类、对象、方法和实例变量的概念。
对象对象是类的一个实例有状态和行为。例如一条狗是一个对象它的状态有颜色、名字、品种行为有摇尾巴、叫、吃等。类类是一个模板它描述一类对象的行为和状态。方法方法就是行为一个类可以有很多方法。逻辑运算、数据修改以及所有动作都是在方法中完成的。实例变量每个对象都有独特的实例变量对象机器学习、大数据相关岗位根据业务的不同岗位职责大概分为
1、平台搭建类 数据计算平台搭建基础算法实现当然要求支持大样本量、高维度数据所以可能还需要底层开发、并行计算、分布式计算等方面的知识
2、算法研究类 - 文本挖掘如领域知识图谱构建、垃圾短信过滤等 - 推荐广告推荐、APP 推荐、题目推荐、新闻推荐等 - 排序搜索结果排序、广告排序等 - 广告投放效果分析 - 互联网信用评价 - 图像识别、理解。
3、数据挖掘类 - 商业智能如统计报表 - 用户体验分析预测流失用户。 以上是根据求职季有限的接触所做的总结。有的应用方向比较成熟业界有足够的技术积累比如搜索、推荐也有的方向还有很多开放性问题等待探索比如互联网金融、互联网教育。在面试的过程中一方面要尽力向企业展现自己的能力另一方面也是在增进对行业发展现状与未来趋势的理解特别是可以从一些刚起步的企业和团队那里了解到一些有价值的一手问题。 以下首先介绍面试中遇到的一些真实问题然后谈一谈答题和面试准备上的建议。
面试问题 1、你在研究/项目/实习经历中主要用过哪些机器学习/数据挖掘的算法 2、你熟悉的机器学习/数据挖掘算法主要有哪些 3、你用过哪些机器学习/数据挖掘工具或框架 4、基础知识 1无监督和有监督算法的区别 2SVM 的推导特性多分类怎么处理 3LR 的推导特性 4决策树的特性 5SVM、LR、决策树的对比 6GBDT 和 决策森林 的区别 7如何判断函数凸或非凸 8解释对偶的概念。 9如何进行特征选择 10为什么会产生过拟合有哪些方法可以预防或克服过拟合 11介绍卷积神经网络和 DBN 有什么区别 12采用 EM 算法求解的模型有哪些为什么不用牛顿法或梯度下降法 13用 EM 算法推导解释 Kmeans。 14用过哪些聚类算法解释密度聚类算法。 15聚类算法中的距离度量有哪些 16如何进行实体识别 17解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类。 18写一个 Hadoop 版本的 wordcount。 …… 5、开放问题 1给你公司内部群组的聊天记录怎样区分出主管和员工 2如何评估网站内容的真实性针对代刷、作弊类 3深度学习在推荐系统上可能有怎样的发挥 4路段平均车速反映了路况在道路上布控采集车辆速度如何对路况做出合理估计采集数据中的异常值如何处理 5如何根据语料计算两个词词义的相似度 6在百度贴吧里发布 APP 广告问推荐策略 7如何判断自己实现的 LR、Kmeans 算法是否正确 8100亿数字怎么统计前100大的 ……
答题思路 1、用过什么算法 最好是在项目/实习的大数据场景里用过比如推荐里用过 CF、LR分类里用过 SVM、GBDT 一般用法是什么是不是自己实现的有什么比较知名的实现使用过程中踩过哪些坑 优缺点分析。
2、熟悉的算法有哪些 基础算法要多说其它算法要挑熟悉程度高的说不光列举算法也适当说说应用场合 面试官和你的研究方向可能不匹配不过在基础算法上你们还是有很多共同语言的你说得太高大上可能效果并不好一方面面试官还是要问基础的另一方面一旦面试官突发奇想让你给他讲解高大上的内容而你只是泛泛的了解那就傻叉了。
3、用过哪些框架/算法包 主流的分布式框架如 HadoopSparkGraphlabParameter Server 等择一或多使用了解 通用算法包如 mahoutscikitweka 等 专用算法包如 opencvtheanotorch7ICTCLAS 等。
4、基础知识 个人感觉高频话题是 SVM、LR、决策树决策森林和聚类算法要重点准备 算法要从以下几个方面来掌握 1产生背景适用场合数据规模特征维度是否有 Online 算法离散/连续特征处理等角度 2原理推导最大间隔软间隔对偶 3求解方法随机梯度下降、拟牛顿法等优化算法 4优缺点相关改进 5和其他基本方法的对比 6不能停留在能看懂的程度还要对知识进行结构化整理比如撰写自己的 cheet sheet我觉得面试是在有限时间内向面试官输出自己知识的过程如果仅仅是在面试现场才开始调动知识、组织表达总还是不如系统的梳理准备 7从面试官的角度多问自己一些问题通过查找资料总结出全面的解答比如如何预防或克服过拟合。
5、开放问题 由于问题具有综合性和开放性所以不仅仅考察对算法的了解还需要足够的实战经验作基础 先不要考虑完善性或可实现性调动你的一切知识储备和经验储备去设计有多少说多少想到什么说什么方案都是在你和面试官讨论的过程里逐步完善的不过面试官有两种风格引导你思考考虑不周之处 or 指责你没有考虑到某些情况遇到后者的话还请注意灵活调整答题策略; 和同学朋友开展讨论可以从上一节列出的问题开始。
准备建议 1、基础算法复习两条线 材料阅读 包括经典教材比如 PRML模式分类、网上系列博客比如 研究者July的“结构之法算法之道”系统梳理基础算法知识 面试反馈 面试过程中会让你发现自己的薄弱环节和知识盲区把这些问题记录下来在下一次面试前搞懂搞透。
2、除算法知识还应适当掌握一些系统架构方面的知识可以从网上分享的阿里、京东、新浪微博等的架构介绍 PPT 入手也可以从 Hadoop、Spark 等的设计实现切入。
3、如果真的是以就业为导向就要在平时注意实战经验的积累在科研项目、实习、比赛KaggleNetflix天猫大数据竞赛等中摸清算法特性、熟悉相关工具与模块的使用。
总结 如今好多机器学习、数据挖掘的知识都逐渐成为常识要想在竞争中脱颖而出就必须做到 保持学习热情关心热点 深入学习会用也要理解 在实战中历练总结 积极参加学术界、业界的讲座分享向牛人学习与他人讨论。
找好自己的定位
1、数据分析师主要技能SQL、Excel从数据库里写SQL语句得到数据然后在EXCEL里加工可视化后做成报表或者报告利用你的商业敏感度给出可靠的结论。听起来很简单是不是但这其中需要的商业敏感度确是最需要积累的。具体方向有3个数据产品、决策支持、数据运营。其中数据产品 PK需求把控项目管控能力决策支持 PK商业sense(例如做营销360网址导航这种每月几百万的框架到底要不要签)数据运营 PK提炼特征能力综上你会发现在互联网公司数据分析师要处理的问题跟营销、产品、运营一样。
2、算法工程师主要技能数学功底统计功底实打实的写代码能力看论文读最新算法论文的能力。要求相当高。对应岗位推荐算法工程师、搜索算法工程师、文本挖掘、语音识别、图像处理这类算法工程师。比如阿里做推荐的算法工程师基于访客、商品、商家的在线、离线信息等等数据库的数据来得到一套推荐的逻辑通俗点说怎么给出个公司给每个商品算个得分排列出来给买家看到买家会想要买更多的商品。而这背后的算法其实市面上大部分机器学习的书都覆盖不到是需要算法工程师基于算法基本功数据结构、核心算法范式商业感觉业务逻辑、综合行业运营、分析师的假设经验利用数据不断的实验迭代得到最好的结果、获得参数、还要担心本身样本不随机带来的系统偏差等等问题。
以上转自公众号数据挖掘DW
