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2019網(wǎng)易互娛數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵙?xí)生筆試部分記錄

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摘要：今晚做完了網(wǎng)易互娛數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵙?xí)生的筆試題，雖然大部分的題目都不太記得了。采樣分為上采樣和下采樣。上采樣是把小眾類(lèi)復(fù)制多份下采樣是從大眾類(lèi)中剔除一些樣本，或者說(shuō)只從大眾類(lèi)中選取部分樣本。

今晚做完了網(wǎng)易互娛數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵙?xí)生的筆試題，雖然大部分的題目都不太記得了。但是還是有一些印象比較深的坑需要填一下。比起騰訊和字條跳動(dòng)難度適中，不算很大，字節(jié)的筆試掛了。其實(shí)這次感覺(jué)自己做的也不是挺好哈哈哈。

1、題型 
筆試分為三部分：20道單選題 + 10道不定項(xiàng)選擇 + 2道編程題
2、題目 選擇題 
1. one-vs-rest
題目是讓選擇對(duì)用one-vs-rest思想進(jìn)行n分類(lèi)，需要幾個(gè)分類(lèi)器。
一開(kāi)始還不知道原來(lái)one-vs-rest就是one-vs-all，但是后來(lái)排除了就剩下n個(gè)分類(lèi)器這個(gè)答案了。
one-vs-all（one-vs-rest）：利用n個(gè)二分類(lèi)器完成n分類(lèi)的任務(wù)。
2.sigmoid、TaNh、ReLU
題目是選擇哪個(gè)函數(shù)有可能是輸出為-0.01的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵(lì)函數(shù)。
其實(shí)題目很簡(jiǎn)單利用函數(shù)的值域就能解出來(lái)，但是利用這個(gè)機(jī)會(huì)去理一理這三個(gè)函數(shù)的區(qū)別吧。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)

3、bootstrap原理
題目是選擇boostrap的原理。主要是要學(xué)會(huì)區(qū)別與其他集成學(xué)習(xí)算法的原理。
bootstrap： 集成學(xué)習(xí)中的一個(gè)算法，是一種估計(jì)統(tǒng)計(jì)量的重采樣方法，從大小為n的原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集D中隨機(jī)選擇n個(gè)樣本點(diǎn)組成一個(gè)新的訓(xùn)練集，這個(gè)選擇過(guò)程獨(dú)立重復(fù)B次，然后用這B個(gè)數(shù)據(jù)集對(duì)模型統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行估計(jì)（如均值、方差等）。由于原始數(shù)據(jù)集的大小就是n，所以這B個(gè)新的訓(xùn)練集中不可避免的會(huì)存在重復(fù)的樣本。
4、正負(fù)樣本不均衡的解決辦法
題目是用采樣方法去緩解正負(fù)樣本不均衡的解決辦法。
采樣分為上采樣（Oversampling）和下采樣（Undersampling）。
上采樣是把小眾類(lèi)復(fù)制多份；下采樣是從大眾類(lèi)中剔除一些樣本，或者說(shuō)只從大眾類(lèi)中選取部分樣本。

上采樣會(huì)把小眾樣本復(fù)制多份，一個(gè)點(diǎn)會(huì)在高維空間中反復(fù)出現(xiàn)，這會(huì)導(dǎo)致一個(gè)問(wèn)題，那就是運(yùn)氣好就能分對(duì)很多點(diǎn)，否則分錯(cuò)很多點(diǎn)。為了解決這一問(wèn)題，可以在每次生成新數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)加入輕微的隨機(jī)擾動(dòng)，經(jīng)驗(yàn)表明這種做法非常有效。
因?yàn)橄虏蓸訒?huì)丟失信息，如何減少信息的損失呢？
第一種方法叫做EasyEnsemble，利用模型融合的方法（Ensemble）：多次下采樣（放回采樣，這樣產(chǎn)生的訓(xùn)練集才相互獨(dú)立）產(chǎn)生多個(gè)不同的訓(xùn)練集，進(jìn)而訓(xùn)練多個(gè)不同的分類(lèi)器，通過(guò)組合多個(gè)分類(lèi)器的結(jié)果得到最終的結(jié)果。
第二種方法叫做BalanceCascade，利用增量訓(xùn)練的思想（Boosting）：先通過(guò)一次下采樣產(chǎn)生訓(xùn)練集，訓(xùn)練一個(gè)分類(lèi)器，對(duì)于那些分類(lèi)正確的大眾樣本不放回，然后對(duì)這個(gè)更小的大眾樣本下采樣產(chǎn)生訓(xùn)練集，訓(xùn)練第二個(gè)分類(lèi)器，以此類(lèi)推，最終組合所有分類(lèi)器的結(jié)果得到最終結(jié)果。
第三種方法是利用KNN試圖挑選那些最具代表性的大眾樣本，叫做NearMiss。

5、至于剩下的題目也不太記得了，主要是一些關(guān)于p值還有零假設(shè)檢驗(yàn)的合理性。看來(lái)還是需要補(bǔ)一補(bǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)。
編程題

數(shù)據(jù)挖掘考的大題是編程題，同學(xué)數(shù)據(jù)分析考的是sql題。還好看了點(diǎn)往年的題型最近練習(xí)的側(cè)重點(diǎn)是編程，雖然說(shuō)sql語(yǔ)句以后也會(huì)考到，找個(gè)時(shí)間猛補(bǔ)吧。

1、排序題
題目描述不大記得了，主要是：給出一組數(shù)字，讓你從這組數(shù)中找出最長(zhǎng)的遞增數(shù)列長(zhǎng)度。
比如：

輸入：
10, 9, 2, 5, 3, 6, 7, 4, 9, 8, 101, 18
輸出：
6
提示：
1、該遞增數(shù)列是 2, 3, 6, 7, 9, 101
2、該遞增數(shù)列在原數(shù)列中不一定是連續(xù)的。

我的第一時(shí)間想法就是先去重排序（去重是因?yàn)橄嗤臄?shù)字不算遞增，所以重復(fù)的數(shù)字不影響），然后就得到了已經(jīng)排序號(hào)的數(shù)列，但是這些數(shù)列是在原數(shù)列有排序的，所以只要判斷去重排序中的元素在原數(shù)列中的索引是否遞增就能找出答案。但是在實(shí)際通過(guò)樣例只有83.3%，搞不懂是不是漏了一些條件，明天去班里問(wèn)問(wèn)ACM大神吧。

data = [10, 9, 2, 5, 3, 6, 7, 4, 9, 8, 101, 18]
sortData = sorted(list(set(data)))
count = 0
for i in range(1, len(sortData)):
    if data.index(sortData[i]) > data.index(sortData[i-1]):
        count += 1
print(count)

上課的時(shí)候問(wèn)了一下學(xué)過(guò)算法的同學(xué)，說(shuō)我寫(xiě)的代碼不對(duì)，只是湊巧達(dá)到了一些案例的標(biāo)準(zhǔn)。
這題用的方法是靜態(tài)規(guī)劃，目的是用dp[n]：以第n個(gè)數(shù)字結(jié)尾的上升序列的長(zhǎng)度。

data = [10, 9, 2, 5, 3, 6, 7, 4, 9, 8, 101, 18]
dp = [1 for i in data]
for i in range(1,len(data)):
    for j in range(i):
        if data[i] > data[j]:
            dp[i] = max(dp[i], dp[j]+1)
        dp[i] = max(dp[i], 1)
print(max(dp))

第二題稍微忘了題目了，等拿到真題再完整的更新一次吧。
把每一次筆試都當(dāng)作查漏補(bǔ)缺，加油。

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