网易2013校园招聘数据挖掘工程师实习生笔试
职位类型:数据挖掘工程师实习生 求职面试
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面试时间:2013校招
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题目和答案并不完整,请大家多包涵,也欢迎大家在评论中来补充,互相交流一下。
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一、问答题 求职面试
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a) 欠拟合和过拟合的原因分别有哪些?如何避免? 面试网
欠拟合:模型过于简单;过拟合:模型过于复杂,且训练数据太少。
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b) 决策树的父节点和子节点的熵的大小?请解释原因。
父节点的熵>子节点的熵 面试网
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c) 衡量分类算法的准确率,召回率,F1值。
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d) 举例序列模式挖掘算法有哪些?以及他们的应用场景。 面试网
DTW(动态事件规整算法):语音识别领域,判断两端序列是否是同一个单词。 面试网
Holt-Winters(三次指数平滑法):对时间序列进行预测。时间序列的趋势、季节性。
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Generalized Sequential Pattern(广义序贯模式)
PrefixSpan qzm4
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二、计算题 qzm4
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1) 给你一组向量a,b 求职面试
a) 计算二者欧氏距离
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(a-b)(a-b)T 礼仪
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c) 计算c、d的皮尔森相关系数
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即线性相关系数。 面试问题
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三、(题目记得不是很清楚)
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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。 面试问题
1) 只有一个单词只存在文档中,转换的结果?(具体问题忘记) 求职信息
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)
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3) 公式变换的目的? 面试问题
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。
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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。 面试问题
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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?
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b) 画出二层决策树。
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七、购物篮事物(关联规则)
一个表格:事物ID/购买项。 qzm4
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) 面试问题
3) 找出能提取出4-项集的最大数量表达式
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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。 求职信息
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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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