京东投了几次一次也没有给面试机会
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任务一1 ,读取数据 本地数据 pandas的read_csv('数据')sklearn数据make_moons X,y=make_moons()2 ,认识数据本地数据 前几行 后几行 数据的描述性统计信息 基本信息 数据的总条数 特征总数sklearn数据:拿到特征和标签 使用pandas进行转换合并3, 数据预处理缺失值(有:填充)重复值(如果)异常值(iqr:填充)4 ,绘图分析条形图 统计图 直方图 热力图 箱型图任务二5 ,特征选择以及处理计算相关性corr()、使用热力图绘制查看相关性获取特征和标签 pop()对标签进行数组转换 对列进行补充reshape(-1,1)对特征进行缩放 有时标签缩放降维 维度数默认为二维数据切分任务三6,模型应用分类模型:逻辑回归、svm当中的svc、决策数 集成学习 Bagging(传入分类模型、逻辑回归。svm、决策树(Bagg+决策树))、Adaboost(传入分类模型、逻辑回归、svm,决策树)、Randomforest(随机森林模型 不需要传入模型)网格搜索交叉验证确认模型当中参数逻辑回归 C:[0.01-100]svm  C:[0.01-100] ,kernel:['rbf','linear','poly']集成学习:确认的是模型的数量[50,100,150]回归模型:一般线性回归模型岭回归拉锁回归|套索回归随机森林回归网格搜索交差验证岭回归alpha拉锁回归|套索回归alpha随机森林回归 确认的是模型的数量[50,100,150]写模型的相关指标:准确率 召回率 f1分数 混淆矩阵 分类报告 roc曲线 auc数值 写分类模型的学习曲线信用卡预测需要对数据二次划分 划分子集数据 重新使用各个模型对子集数据进行二次训练:需要观察各个模型在不同数据量下有什么 样的表现 需要文本说明并对模型提出优化措施并进行改正#牛客AI配图神器#
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数学与应用数学专业人才在国央企中有着广阔的发展空间,凭借扎实的数学基础和分析能力,把握机遇,轻松搞定offer,开启国央企职场之旅。一、适合数学与应用数学专业的国央企类型及原因 数学与应用数学专业人才在国央企中有着广泛的应用,以下是几个主要的国央企类型:- 金融类央企:如中国工商银行、中国银行、中国建设银行等。这些企业在金融数据分析、风险评估、金融模型构建等领域需要大量数学与应用数学专业人才进行技术支持。- 通信类央企:如中国移动、中国联通、中国电信等。这些企业在通信网络优化、信号处理、大数据分析等领域需要数学与应用数学专业人才进行技术研发。- 能源类央企:如国家电网、南方电网等。这些企业在电力系统优化、能源数据分析、智能电网建设等领域需要数学与应用数学专业人才提供技术支持。这些国央企适合数学与应用数学专业人才的原因在于:一方面,它们拥有丰富的项目资源和前沿的技术应用场景,为数学与应用数学专业人才提供了广阔的发展平台;另一方面,国央企注重技术创新和人才培养,能够为数学与应用数学专业人才提供系统的培训和职业发展机会。二、国央企的优势与特点 国央企作为国民经济的支柱,具有显著的优势和特点:- 稳定性高:国央企通常具有稳定的业务和收入,员工不用担心因市场波动而失业。- 福利待遇好:除了基本工资外,国央企还提供五险一金、带薪年假、节日福利等,部分企业还提供住房补贴、交通补贴等。- 职业发展路径清晰:国央企有完善的人才培养体系和晋升机制,数学与应用数学专业人才可以通过技术路线或管理路线实现职业发展。此外,国央企还注重社会责任和企业文化建设,员工在工作中不仅能获得个人成长,还能为国家和社会的发展贡献力量。例如,中国工商银行通过金融数据分析,优化金融产品和服务;国家电网通过电力系统优化,提升电网运行效率和可靠性。三、数学与应用数学专业在国央企的热门岗位 在国央企中,数学与应用数学专业人才可以选择多种热门岗位:- 数据分析师:负责企业数据的收集、整理和分析,为企业决策提供数据支持。- 风险评估师:负责金融风险的评估和管理,确保企业资金安全和稳健运营。- 算法工程师:负责通信网络优化算法、金融模型算法等的研发与应用,提高系统性能和效率。- 系统优化工程师:负责电力系统、通信系统等的优化设计,提升系统运行效率和稳定性。这些岗位不仅技术含量高,而且具有广阔的发展前景。例如,随着大数据和人工智能技术的不断发展,数据分析师可以通过深度数据分析,为企业提供更精准的决策支持;算法工程师可以通过优化算法,提升企业的技术竞争力,为企业创造更多价值。通过了解适合的国央企类型、岗位以及国央企的优势,数学与应用数学专业人才可以更有针对性地准备求职,提升搞定offer的概率。
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