【每日一问】面试官比较看重简历中的哪些维度,有什么写简历的技巧、建议和总结?
Datawhale优秀回答者:千夜同学,陶志杰

第一 ,简历一定要工整 字体格式对奇 字体大小不一 格式错乱 文字乱码的 都懒得看 直接垃圾桶(千万别模版导出)
第二 ,一定要有"卖点" 就是所谓的项目经验 但是"课程表、图书管理系统"这种作业级别的项目少写,只会突出你没能力
第三 ,阅读的过程是从上而下的,蓝桥杯 xx杯这种经历往后放,好的项目经历往前放
第四 ,写github和博客链接的一定要有内容并且要知道自己写了什么(遇到过从github上挑段代码让面试者讲面试者讲不明白的)
第五 ,一般简历写什么面试就问什么,简历中提到的名词、项目,一定要事先弄清楚

参考:

  • START原则
  • GitHub上的简历模版
    https://github.com/geekcompany/ResumeSample/blob/master/architect.md
  • 思维导图

【每日一问】描述一下什么是决策树算法,是如何进行特征选择的?
Datawhale优秀回答者:图拉,叫我啊良

决策树是一种自顶向下,对样本数据进行树形分类的过程,有结点与有向边组成。结点分为内部结点(特征)和叶节点(类别),样本从根节点被分到不同的子节点中,子节点进行特征选择,直到所有样本都被分到某一类别中。
通过特征选择构造最优的决策树常用的启发函数为ID3,C4.5,CART。

  • ID3为最大信息增益,又叫互信息,度量数据集在知道特征之后不确定性减少的程度。
  • C4.5为最大信息增益比——互信息除以数据集关于该特征的取值熵。
  • CART是一颗二叉树,采用二元切割把特征取值切成两份,每一步选择基尼系数(数据不纯度)最小的特征及其对应的划分点进行分类。

ID3倾向于选择取值较多的特征,C4.5一定程度对取值多的特征进行惩罚,提高泛化。CART的二值化分适用于连续变量。一般工业上,优先采用CART,再采用C4.5,然后是ID3。

【每日一问】PCA和LDA有什么异同?
Datawhale优秀回答者:图拉

从过程来看,他们有着很大的相似性,最后其实都是求某一个矩阵的特征值,投影矩阵即为该特征值对应的特征向量。但是其原理的不同如下:

  1. PCA为非监督降维,LDA为有监督降维
  2. PCA希望投影后的数据方差尽可能的大(最大可分性),因为其假设方差越多,则所包含的信息越多;而LDA则希望投影后相同类别的组内方差小,而组间方差大。LDA能合理运用标签信息,使得投影后的维度具有判别性,不同类别的数据尽可能的分开。

比如在语音识别领域,如果单纯用PCA降维,则可能功能仅仅是过滤掉了噪声,还是无法很好的区别人声,但如果有标签识别,用LDA进行降维,则降维后的数据会使得每个人的声音都具有可分性,同样的原理也适用于脸部特征识别。所以,可以归纳总结为有标签就尽可能的利用标签的数据(LDA),而对于纯粹的非监督任务,则还是得用PCA进行数据降维。

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