发布网友 发布时间:2022-04-20 05:52
共2个回答
懂视网 时间:2022-04-14 21:42
今天下午参加 参加了杭州某公司的数据分析面试,其中有道题目很熟悉,但没给出最佳答案。 分享一下: 数据结构: 姓名 类别 花费 李 看电影 30 李 吃饭 100 李 旅游 500 王 吃饭 500 王 看电影 100 王 买衣服 700 展现效果: pre name=code class=sql姓名 TO
今天下午参加 参加了杭州某公司的数据分析面试,其中有道题目很熟悉,但没给出最佳答案。
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数据结构:
姓名 类别 花费 李 看电影 30 李 吃饭 100 李 旅游 500 王 吃饭 500 王 看电影 100 王 买衣服 700
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姓名 TOP1类别 TOP1花费 TOP2类别 TOP2花费 TOP3类别 TOP3花费 李 旅游 500 吃饭 100 看电影 30 王 买衣服 700 吃饭 500 看电影 100这题目其实挺简单的,横列转换。效率最高的答案,看最后,。。。。/// 如果有更好的, 欢迎讨论
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SELECT NAME,
MAX(DECODE(SEQ, 1, TYPE, NULL)) HIGHEST_TYPE,
MAX(DECODE(SEQ, 1, COST, NULL)) HIGHEST_COST,
MAX(DECODE(SEQ, 2, TYPE, NULL)) SECOND_TYPE,
MAX(DECODE(SEQ, 2, COST, NULL)) SECOND_COST,
MAX(DECODE(SEQ, 3, TYPE, NULL)) THIRD_TYPE,
MAX(DECODE(SEQ, 3, COST, NULL)) THIRD_COST
FROM (SELECT NAME,
COST,
TYPE,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY NAME ORDER BY COST DESC NULLS LAST) SEQ
FROM TEST)
GROUP BY NAME;热心网友 时间:2022-04-14 18:50
1、如何理解过拟合?
过拟合和欠拟合一样,都是数据挖掘的基本概念。过拟合指的就是数据训练得太好,在实际的测试环境中可能会产生错误,所以适当的剪枝对数据挖掘算法来说也是很重要的。
欠拟合则是指机器学习得不充分,数据样本太少,不足以让机器形成自我认知。
2、为什么说朴素贝叶斯是“朴素”的?
朴素贝叶斯是一种简单但极为强大的预测建模算法。之所以称为朴素贝叶斯,是因为它假设每个输入变量是独立的。这是一个强硬的假设,实际情况并不一定,但是这项技术对于绝大部分的复杂问题仍然非常有效。
3、SVM 最重要的思想是什么?
SVM 计算的过程就是帮我们找到超平面的过程,它有个核心的概念叫:分类间隔。SVM 的目标就是找出所有分类间隔中最大的那个值对应的超平面。在数学上,这是一个凸优化问题。同样我们根据数据是否线性可分,把 SVM 分成硬间隔 SVM、软间隔 SVM 和非线性 SVM。
4、K-Means 和 KNN 算法的区别是什么?
首先,这两个算法解决的是数据挖掘中的两类问题。K-Means 是聚类算法,KNN 是分类算法。其次,这两个算法分别是两种不同的学习方式。K-Means 是非监督学习,也就是不需要事先给出分类标签,而 KNN 是有监督学习,需要我们给出训练数据的分类标识。最后,K 值的含义不同。K-Means 中的 K 值代表 K 类。KNN 中的 K 值代表 K 个最接近的邻居。