2017校招数据分析岗笔试#92;/面试知识点总结
发布时间：2021-01-17 19:35:59 所属栏目：大数据 来源：网络整理
导读：副标题#e# 2017校招正在火热的进行，后面会不断更新涉及到的相关知识点。 尽管听说今年几个大互联网公司招的人超少，但好像哪一年都说是就业困难，能够进去当然最好，不能进去是不是应该也抱着好的期望去找自己满意的呢? 最近笔试了很多家公司校招的数据分
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短时间内处理大量数据，得到可行且效果较好的结果。 3)缺点：
3.支持向量机支持向量机把分类问题转化为寻找分类平面的问题，并通过最大化分类边界点距离分类平面的距离来实现分类。
可以解决小样本下机器学习的问题。 提高泛化性能。 可以解决文本分类、文字识别、图像分类等方面仍受欢迎。 避免神经网络结构选择和局部极小的问题。
缺失数据敏感。 内存消耗大，难以解释。 4.K近邻通过计算每个训练样例到待分类样品的距离，取和待分类样品距离最近的K个训练样例，K个样品中哪个类别的训练样例占多数，则待分类样品就属于哪个类别。 2)优点 ： 适用于样本容量比较大的分类问题
计算量太大 对于样本量较小的分类问题，会产生误分。 5.逻辑回归(LR)回归模型中，y是一个定型变量，比如y=0或1，logistic方法主要应用于研究某些事件发生的概率。
速度快，适合二分类问题。 简单易于理解，直接看到各个特征的权重。 （编辑：PHP编程网 - 湛江站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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