常用数据挖掘算法及Python知识点总结，面试命中率高达95%

最新推荐文章于 2025-06-19 18:54:07 发布
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本文汇总了Python数据挖掘面试中的重点，包括机器学习数学基础、监督与非监督学习、数据预处理、数据结构与算法、SQL知识，并通过实际案例深入讲解，助你提升面试成功率。

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常用数据挖掘算法及Python知识点总结，面试命中率高达95%

 

Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结华为、阿里巴巴等互联网公司Python面试中最常见的30个问题。希望能够帮助你在求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这些面试题涉及Python基础知识、Python编程、机器学习、数据分析以及Python函数库等多个方面。

常用数据挖掘算法及Python知识点总结，面试命中率高达95%

 

第一部分数据挖掘与机器学习数学基础

第一章机器学习的统计基础

第二章探索性数据分析（EDA)

 

常用数据挖掘算法及Python知识点总结，面试命中率高达95%

 

 

第二部分机器学习概述

第三章机器学习概述

 

常用数据挖掘算法及Python知识点总结，面试命中率高达95%

 

 

第三部分瞭监督学习---分类与回归

第四章KNN(k最邻近分类算法）

第五章决策树

第六章朴素贝叶斯分类

第七章Logistic回归

第八章SVM支持向量机

第九章集成学习(Esemble Learning)

第十一章模型评分

 

常用数据挖掘算法及Python知识点总结，面试命中率高达95%

 

 

第四部分―非监督学习---聚类与关联分析

第十二章Kmeans聚类分析

第十三章关联分析Apriori

第十四章数据预处理之数据降维

 

常用数据挖掘算法及Python知识点总结，面试命中率高达95%

 

 

第五部分Python数据预处理

第十五章Python数据分析基础

第十六章Python进行数据清洗

 

常用数据挖掘算法及Python知识点总结，面试命中率高达95%

 

 

第六部分数据结构与算法

一、二叉树(前、中、后遍历）

二、几种基本排序方法

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第七部分SQL知识

常用数据挖掘算法及Python知识点总结，面试命中率高达95%

 

 

第八部分数据挖掘案例分析

案例一 AJourney through 'Titanic 597c770e

案例二Analysis for
airplane-crashes-since-1908

案例三贷款预测问题

案例四KNN算法实现葡萄酒价格模型预测及交叉验证....

常用数据挖掘算法及Python知识点总结，面试命中率高达95%

 

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学Java，找哪吒
09-25 2万+
刷的越多，抽中的概率越大，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释发现新题目，随时更新。
RAG面试内容整理-12. 检索质量评估指标（MRR, Recall@K, nDCG 等）
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在开发和优化RAG系统时，需要对检索组件的效果进行量化评估。信息检索领域有一系列经典指标可用于衡量检索质量，常见的包括Recall@K、MRR和nDCG等。
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数据挖掘算法大汇总
一个不怎么正经的算法工程师的博客~不定期更新一些我所覆盖领域的干货~~~包你满意噢~~
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解释了目前几乎所有的数据挖掘经典算法，并附代码。涵盖：18 大算法涵盖关联规则（如 Apriori、FP-Tree）、分类（如 CART、KNN）、聚类（如 KMeans、BIRCH）、集成学习（如 AdaBoost）等任务，其他算法包括蚁群算法、贝叶斯网络、DBSCAN 等。
常用数据挖掘算法整理
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1、热度算法和个性化推荐 http://www.woshipm.com/pmd/723735.html
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1.朴素贝叶斯 朴素贝叶斯分类法是统计学分类方法，在特征条件独立的前提下，基于贝叶斯定理计算的隶属关系概率进行分类。 朴素贝叶斯分类有着坚实的数学基础和稳定的分类效率，同时，分类模型需要估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。 从理论上讲，朴素贝叶斯分类模型与其他分类方法相比的误差率最小，但是实际上并非总是如此，这是因为朴素贝叶斯分类模型假设各属性之间相互独立，然而这个假设在...
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第一章 (1)数据挖掘概念。 数据挖掘是在大型数据库中自动发现有用信息的过程 数据挖掘是数据库中知识发现（kdd）必不可少的部分 (2)数据库技术自然的演化, 有巨大的需求和广阔的应用。 知识发现的过程包含了数据清洗, 数据集成, 数据选择, 数据转换, 数据挖掘, 模式评估和知识表现。 数据挖掘功能: 特征, 区别, 关联, 分类, 聚类, 孤立点和趋势分析等. (3)数据挖掘系统和体系架构： (4)数据挖掘主要问题 1、分类问题 分类问题属于预测性...
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常用数据挖掘算法总结及Python实现
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该文档总结了常用的数据挖掘的算法原理以及Python实践内容，为初学者提供良好的参考资料，需要的朋友可看看！ 第一部分 数据挖掘与机器学习数学基础3 第一章 机器学习的统计基础3 第二章 探索性数据分析（EDA）.11 第二部分 机器学习概述14 第三章 机器学习概述14 第三部分 监督学习---分类与回归16 第四章 KNN（k 最邻近分类算法） 16 第五章 决策树19 第六章 朴素贝叶斯分类29 第七章 Logistic 回归 .32 第八章 SVM 支持向量机42 第九章 集成学习(Esemble Learning)43 第十一章 模型评估46 第四部分 非监督学习---聚类与关联分析50 第十二章 Kmeans 聚类分析.50 第十三章 关联分析 Apriori.52 第十四章 数据预处理之数据降维54 第五部分 Python 数据预处理.57 第十五章 Python 数据分析基础.57 第十六章 Python 进行数据清洗.77 第六部分 数据结构与算法82 第七部分 SQL 知识.86 第八部分 数据挖掘案例分析87 案例一 A Journey through Titanic 597c770e .87 案例二 Analysis forairplane-crashes-since-190894 案例三 贷款预测问题98 案例四 KNN 算法实现葡萄酒价格模型预测及交叉验证107
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点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤鸣筝金粟柱，素手玉房前。「数仓宝贝库」，带你学数据！导读：本文介绍两种最为...
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