网易2013校园招聘数据挖掘工程师实习生笔试

2015-07-06 12:27 作者 : 围观 : TAG标签: 校招 笔经 网易 笔试 数据


       职位类型:数据挖掘工程师实习生

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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 

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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。 求职面试

       父节点的熵>子节点的熵

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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。

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       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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       Apriori 礼仪

       Generalized Sequential Pattern(广义序贯模式)

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       PrefixSpan 礼仪


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       二、计算题  面试问题


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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 面试网

       (a-b)(a-b)T 面试网

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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。 礼仪

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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。  面试网

       1) 只有一个单词只存在文档中,转换的结果?(具体问题忘记) 求职面试

       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) 求职面试

       3) 公式变换的目的?

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       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。 面试问题


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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。

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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) 求职信息

       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。 求职信息


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       七、购物篮事物(关联规则)  礼仪

       一个表格:事物ID/购买项。  面试网

       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) qzm4

       2) 提取的频繁项集的最大长度(最小支持>0) 面试网

       3) 找出能提取出4-项集的最大数量表达式  求职面试

       4) 找出一个具有最大支持度的项集(长度为2或更大) 礼仪

       5) 找出一对项a,b,使得{a}->{b}和{b}->{a}有相同置信度。

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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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