2013網易實習生招聘 崗位：資料探勘工程師
一、問答題
a) 欠擬合和過擬合的原因分別有哪些？如何避免？
b) 決策樹的父節點和子節點的熵的大小？請解釋原因。 c) 衡量分類演算法的準確率，召回率，f1值。
d) 舉例序列模式挖掘演算法有哪些？以及他們的應用場景。
二、計算題
1) 給你一組向量a，b
a) 計算二者歐氏距離 b) 計算二者曼哈頓距離 2) 給你一組向量a，b，c，d
a) 計算a，b的jaccard相似係數 b) 計算c，d的向量空間余弦相似度 c) 計算c、d的皮爾森相關係數
三、（題目記得不是很清楚）
乙個文件-詞矩陣，給你乙個變換公式tfij』=tfij*log(m/dfi)；其中tfij代表單詞i在文件f中的頻率，m代表文件數，dfi含有單詞i的文件頻率。
1) 只有乙個單詞只存在文件中，轉換的結果？（具體問題忘記） 2) 有多個單詞存在在多個文件中，轉換的結果？（具體問題忘記） 3) 公式變換的目的？
四、推導樸素貝葉斯分類p(c|d)，文件d（由若干word組成），求該文件屬於類別c的概率，
並說明公式中哪些概率可以利用訓練集計算得到。
五、給你五張人臉。
可以抽取哪些特徵？按照列出的特徵，寫出第乙個和最後乙個使用者的特徵向量。
六、考查id3演算法，根據天氣分類outlook/temperature/humidity/windy。（給你一張離散型
的圖表資料，一般學過id3的應該都知道） a) 哪乙個屬性作為第乙個分類屬性？ b) 畫出二層決策樹。
七、購物籃事物（關聯規則）
乙個**：事物id/購買項。
1) 提取出關聯規則的最大數量是多少？（包括0支援度的規則） 2) 提取的頻繁項集的最大長度（最小支援》0） 3) 找出能提取出4-項集的最大數量表示式
4) 找出乙個具有最大支援度的項集（長度為2或更大） 5) 找出一對項a，b，使得->和->有相同置信度。
統（線下資料處理，存放，線上如何查詢？）
2013網易實習生招聘 崗位 資料探勘工程師
2013網易實習生招聘 崗位 資料探勘工程師 一 問答題 a 欠擬合和過擬合的原因分別有哪些？如何避免？欠擬合 模型過於簡單 過擬合 模型過於複雜，且訓練資料太少。b 決策樹的父節點和子節點的熵的大小？請解釋原因。父節點的熵 子節點的熵 c 衡量分類演算法的準確率，召回率，f1值。d 舉例序列模式挖...
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2019 網易實習生筆試題目解答
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