我有一个计划001之数据挖掘面试(更新ing)

简介:     本人决定要开始准备数据挖掘面试了,之前并没有想到从哪里下手,这两天搜了搜知乎牛客网,大致知道自己要怎么准备笔试面试了。下面是我的计划。z1.吴恩达的机器学习基础知识    首先应该将吴恩达的那款笔记从头到尾过一遍,公式必须要手推。

    本人决定要开始准备数据挖掘面试了,之前并没有想到从哪里下手,这两天搜了搜知乎牛客网,大致知道自己要怎么准备笔试面试了。下面是我的计划。z

1.吴恩达的机器学习基础知识

    首先应该将吴恩达的那款笔记从头到尾过一遍,公式必须要手推。


2.吴恩达的深度学习的基础知识

    过一遍深度学习笔记,公式手推

3.李航《统计学习》方法

    挑面经中的重点手推公式,有时间全都看

4.牛客网的面经

    将下载的面经都打印,然后针对每个题学习知识点

5.刷牛客网的算法题

    首先是《剑指offer》和大公司真题,不在于多,在于思路。

6.将比赛经历总结一遍,写成博客,代码放到github


7.要开始学习统计自然语言处理了

目录
相关文章
|
3月前
|
存储 机器学习/深度学习 缓存
【数据挖掘】XGBoost面试题:与GBDT的区别?为什么使用泰勒二阶展开?为什么可以并行训练?为什么快?防止过拟合的方法?如何处理缺失值?
XGBoost与GBDT的区别、XGBoost使用泰勒二阶展开的原因、并行训练的原理、速度优势、防止过拟合的策略以及处理缺失值的方法,突出了XGBoost在提升模型性能和训练效率方面的一系列优化。
141 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
【数据挖掘】 GBDT面试题:其中基分类器CART回归树,节点的分裂标准是什么?与RF的区别?与XGB的区别?
文章讨论了梯度提升决策树(GBDT)中的基分类器CART回归树的节点分裂标准,并比较了GBDT与随机森林(RF)和XGBoost(XGB)的区别,包括集成学习方式、偏差-方差权衡、样本使用、并行性、最终结果融合、数据敏感性以及泛化能力等方面的不同。
52 1
|
6月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
百度2024校招机器学习、数据挖掘、自然语言处理方向面试经历
百度2024校招机器学习、数据挖掘、自然语言处理方向面试经历
254 2
|
监控 算法 数据挖掘
百度数据挖掘工程师实习生笔试面试题
笔试题: 一、简答题30分 1. extern”C”{}的作用好应用场景; 2.写出两者你熟悉的设计模式,及应用场景,可以给出伪代码; 3.TCP中time_wait是表示那种状态,及应用场景,以及起好处和坏处; 二、算法题40分 1. 有一个任务执行机,任务数N<1000,该机器每次只能执行一个任务,而任务之间存在依赖关系, 但是任务之间没有循环依赖,请给出适
6322 0
|
人工智能 运维 Cloud Native
【精品问答】110+数据挖掘面试题集合 | 技术日报(17期)
阿里云开发者社区超大技术福利!80+阿里系电子书开放下载,覆盖 Java、物联网、云原生、前端、大数据、开源、AI 等技术领域,深度分享阿里工程师实践精华,顶级技术内容一手掌握。快快收藏吧~
981 0
|
开发者 数据挖掘 存储
150+面试题,十大必读书,数据挖掘offer轻松搞定 | 开发者必读(051期)
最炫的技术新知、最热门的大咖公开课、最有趣的开发者活动、最实用的工具干货,就在《开发者必读》!
1160 0
|
数据挖掘 机器学习/深度学习
150+面试题,十大必读书,数据挖掘offer轻松搞定 | 面试宝典系列
这是一个曾荣登国内最受欢迎IT行业职位排行榜首位的职业!他们通过算法挖掘隐藏数据,使企业决策智能化和自动化,让企业在激烈竞争中立于不败之地。面试宝典双手呈上数据挖掘工程师面试宝典,快来收藏吧!
8396 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
数据挖掘和机器学习的面试问题
本文主要分享了机器学习需要注意的几个面试问题。
2756 0
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
数据挖掘和机器学习的面试问题
原文链接:https://towardsdatascience.com/data-science-and-machine-learning-interview-questions-3f6207cf040b 译者:Ray 在过去的几个月里,我面试了许多公司涉及数据科学和机器学习的实习岗位。
1831 0