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2013网易实习生数据挖掘工程师

简介: 2013网易实习生招聘 岗位:数据挖掘工程师  一、问答题  a) 欠拟合和过拟合的原因分别有哪些?如何避免?  b) 决策树的父节点和子节点的熵的大小?请解释原因。 c) 衡量分类算法的准确率,召回率,F1值。  d) 举例序列模式挖掘算法有哪些?以及他们的应用场景。  二、计算题  1) 给你一组向量a,b  a) 计算二者欧氏距离 b) 计算二者曼哈顿距离 2) 给
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2013网易实习生招聘 岗位:数据挖掘工程师 
一、问答题 
a) 欠拟合和过拟合的原因分别有哪些?如何避免? 
b) 决策树的父节点和子节点的熵的大小?请解释原因。 c) 衡量分类算法的准确率,召回率,F1值。 

d) 举例序列模式挖掘算法有哪些?以及他们的应用场景。 


二、计算题 

1) 给你一组向量a,b 
a) 计算二者欧氏距离 b) 计算二者曼哈顿距离 2) 给你一组向量a,b,c,d 

a) 计算a,b的Jaccard相似系数 b) 计算c,d的向量空间余弦相似度 c) 计算c、d的皮尔森相关系数 


三、(题目记得不是很清楚) 

一个文档-词矩阵,给你一个变换公式tfij’=tfij*log(m/dfi);其中tfij代表单词i在文档f中的频率,m代表文档数,dfi含有单词i的文档频率。 

1) 只有一个单词只存在文档中,转换的结果?(具体问题忘记) 2) 有多个单词存在在多个文档中,转换的结果?(具体问题忘记) 3) 公式变换的目的? 


四、推导朴素贝叶斯分类P(c|d),文档d(由若干word组成),求该文档属于类别c的概率,

并说明公式中哪些概率可以利用训练集计算得到。 


五、给你五张人脸图片。 

可以抽取哪些特征?按照列出的特征,写出第一个和最后一个用户的特征向量。 


六、考查ID3算法,根据天气分类outlook/temperature/humidity/windy。(给你一张离散型

的图表数据,一般学过ID3的应该都知道) a) 哪一个属性作为第一个分类属性? b) 画出二层决策树。


 七、购物篮事物(关联规则) 

一个表格:事物ID/购买项。 
1) 提取出关联规则的最大数量是多少?(包括0支持度的规则) 2) 提取的频繁项集的最大长度(最小支持>0) 3) 找出能提取出4-项集的最大数量表达式 

4) 找出一个具有最大支持度的项集(长度为2或更大) 5) 找出一对项a,b,使得{a}->{b}和{b}->{a}有相同置信度。 


八、一个发布优惠劵的网站,如何给用户做出合适的推荐?有哪些方法?设计一个合适的系

统(线下数据处理,存放,线上如何查询?) 




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