Python数据挖掘

薪资真香、技术难度真大、要求真的很全面，但不是没有方法可循、可借鉴的。业务知识 + 专业知识 + 编程基础能力+刷题(LeetCode/剑指Offer) + 项目 + 实习 + 竞赛 +顶会/顶刊+学校针对岗位要求，我在知识星球和《算法面试宝典》中详细给大家介绍。让加入的朋友了解最前沿的知识点，有问题给予专业指导，少栽跟头。这份《算法面试宝典》，文档字数 30w+，我们也在一直更新，涵盖算法岗的方方面面，相信你读完并思考实践后，你一定能有所收获。

最近国产大模型新版本凭借其优秀的模型推理能力，讨论度非常之高🔥，且其官网提供的相关大模型API接口服务价格一直走的“价格屠夫”路线，性价比很高，本期文章中，就将为大家举例，如何在vscode中，基于开源AI编程辅助插件Continue，配置基于Deepseek的API接口，实现常用的AI编程辅助等功能。

大部分人可能想不到，2025年春节假期，大模型圈子竟然会这么热闹。DeepSeek 正式开源了 DeepSeek-R1，在数学、代码和自然语言推理等任务上比肩 OpenAI o1 正式版。这位来自「神秘东方力量」DeepSeek 算是彻底破圈，火遍大江南北，火到人尽皆知。经历了过去两年的狂飙，国内大模型已经在多个垂直赛道中强势崛起，跨过了护城河，已发布的模型超过200个，相关应用产品不计其数。

节前，我们社群组织了一场技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学，针对新手如何机器学习算法、企业级落地场景、大模型的发展趋势与落地实践、新人该如何备考、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。今天我整理星球群一个同学的面试PDD的面试题，分享给大家，希望对后续找工作的有所帮助。被pdd算法拷打了，面试官非常儒雅随和，虽然我在那胡言乱语 还是能给反馈= 可惜我太菜了。

大家好，我是城哥，最近写了两本资料，一本是：《机器学习算法面试宝典》正式发布！，内容是面试技巧、面试真题、常考题等。今天分享的《机器学习算法实战宝典》（以下简称《算法实战宝典》）内容侧重公司级的实操、实战。篇幅有限，《算法实战宝典》部分目录如下：《算法实战宝典》的优点：1、《算法实战宝典》会定期更新迭代，一次订阅、后续无需额外费用。2、《算法实战宝典》内容经过城哥精挑细选，项目包括：公司级项目和kaggle 大赛项目，内容质量有保障及有代码、数据、可复现。3、《算法实战宝典》对内容进行系统化梳理，自成体系，

大家好，历时半年的梳理和修改，《机器学习算法面试宝典》（以下简称《算法面试宝典》）终于可以跟大家见面了。近年来，很多理科专业学生也纷纷转入算法赛道，特别是最近 ChatGPT 的爆火，推动了AI 技术圈对大模型的研究热情，AI 就业市场人数越来越多，算法岗已成进入了竞争难度第一梯度（超级卷）的岗位。

最近，我们社群组织了一场技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂同学、参加社招和校招面试的同学，针对新手如何入门数据分析、机器学习算法、该如何备战、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。基于社群的讨论，今天我整理了一个同学的面试题，分享给大家，希望对后续找工作的有所帮助。今天面了众安保险的数据分析岗，感觉很顺利，但是拢共就面了20min，还是有点没底更新一下：过啦，当天下午三点面 五点就通知通过了！！效率真高。面试流程：自我介绍过去实习中影响最深刻的一个项目两个简单的SQL，口述就行。

节前，我们社群组织了一场技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂同学、参加社招和校招面试的同学，针对新手如何入门机器学习算法、该如何备战、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。基于社群的讨论，今天我整理了一个同学的面试题，分享给大家，希望对后续找工作的有所帮助。

节前，我们社群组织了一场机器学习算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂同学、参加社招和校招面试的同学，针对机器学习算法岗技术趋势、项目经验分享、新手如何入门机器学习算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。基于社群的讨论，今天我整理一下机器学习算法岗方向面试题，分享给大家，希望对后续找工作的有所帮助。

先介绍下个人情况，本科金融，辅修数学，研究生转应用统计，主要申算法去岗，从今年三月开始找暑期实习开始，一直在看群内大佬们的各种面经，收获满满。现在总结了一下各种面试回报大家。

年底了，技术群组织了一场机器学习算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些同学分享他们的面试经历，讨论会会定期召开，，下文是我们邀请的一位同学的写的都说2023年是互联网寒冬，亲身真正经历后来看，深圳寒冬这说法完全不过分。深圳互联网厂太少了，动不动就是锁hc。写在开头的建议：真心建议面试前/投简历时先了解清楚在招的岗位是否和自己的能力、职业规划匹配！！如果JD信息不明确，建议先提前沟通清楚，避免面试过程发现不是自己想做的，会很浪费精力（面不过影响情绪，面过也容易被养鱼），还错过了投其他岗位的黄金时间。

年底了，技术群组织了一场机器学习算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些同学分享他们的面试经历，讨论会会定期召开，

年底了，在技术群发起了一个校招的技术&面试讨论会，去年参加秋招的小伙伴讨论比较积极，一部分人也很开心，拿到了理想的Offer。根据讨论，整理了一部分大厂的秋招面经，根据残缺的记忆整理，写的比较简单，供大家参考，希望对大家的春招和下一届的小伙伴有帮助。好好生活，会有工作的！

最近技术群的同学，分享了面试数据挖掘/算法岗(实习)的经验。

最近技术群的一位同学，分享了他面试快手数据分析师岗(实习)的经验。我看了一下面试题，说实话内容不难，他直言没有认真准备。

K-fold 交叉验证就是把原始数据随机分成 K 个部分，在这 K 个部分中选择一个作为测试数据，剩余的 K-1 个作为训练数据。交叉验证的过程实际上是将实验重复做 K 次，每次实验都从 K 个部分中选择一个不同的部分作为测试数据，剩余的数据作为训练数据进行实验，最后把得到的 K 个实验结果平均，用于评价模型的泛化能力，从而进行模型选择。

大家好，最近很多小伙伴私信我，讲一下数据分析的面试题，今天给大家整理了48道数据分析师面试时被频繁问到的题目，找数据分析岗位的同学一定要码住认真看。

先来进行一个简单的介绍，回归算法的重要性体现在其能够建立特征与目标之间的关系模型，实现预测、关系分析和特征重要性评估等多方面的应用。通过回归分析，我们能够理解变量之间的趋势、检测异常值、为决策提供支持，并在时间序列中进行趋势分析，为数据科学和实际问题提供有力的工具。

这几天，很多人私聊，说是放假在学习算法，巩固算法知识点，方面后续春招面试使用。咱们今天就从下面7种算法模型为出发点，进行总结性的介绍，分别汇总核心的公式、优缺点以及最适用的场景方面介绍。

机器学习是一种通过让计算机自动从数据中学习规律和模式，从而完成特定任务的方法。附注：除了以上两大类模型，还有半监督学习和强化学习等其他类型的机器学习模型。半监督学习是指在有部分标签数据的情况下，结合监督学习和无监督学习的方法进行模型训练。强化学习是指通过让计算机自动与环境交互，学习出如何最大化奖励的策略。不同的机器学习模型适用于不同的任务和场景。在实际应用中，需要根据具体的问题和数据特点选择合适的模型和方法。同时，机器学习也需要结合具体领域的知识和业务需求来进行深入研究和应用。

哈喽，这几天老有人问，我该怎么才能最高效的学习机器学习算法？其实说白了，就是很多初学者比较迷茫，不知道该如何下手。想要在有限的时间范围内，更加高效的学到应该学到的知识。想要学到的知识能更快地应用于公司实践的项目、或者社招、校招面试中。

在第i个数字的时候，这个数字要被选择的话又两种可能，一是第i个数没有被选中（概率是1-m/i），二是第i个数倍选中了（概率是m/i）但是替换掉的数字不是它（概率是1-1/m），于是这个数在第i个数时仍然被选择的概率是m/(i-1) * ((1-m/i) + (m/i * (1-1/m))) = m / (i-1) * ((i-1) / i) = m/i。现在来看剩下的前n-1个记录。即遍历到第i个数字的时候，如果此时已经选择了k个，则以(m-k)/(n-i+1)的概率决定是否要选择当前的第i个数字。

在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。举个例子来说，你不能说神经网络永远比决策树好，反之亦然。模型运行被许多因素左右，例如数据集的大小和结构。因此，你应该根据你的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据测试集来评估性能并选出最优项。当然，你尝试的算法必须和你的问题相切合，其中的门道便是机器学习的主要任务。