12 2019 档案
摘要：五、机器学习发展史 1、机器学习发展阶段 （1）基础奠定的热烈时期: 20世纪50年代初到60年代中叶 （2）停滞不前的冷静时期: 20世纪60年代中叶到70年代末 （3）重拾希望的复兴时期: 20世纪70年代末到80年代中叶 （4）现代机器学习的成型时期: 20世纪90年初到21世纪初 （5）大放
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摘要：一、引言 机器学习致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。 在计算机系统中，“经验”通常以“数据”的形式存在，因此，机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生的“模型”的算法，即“学习算法”。有了学习算法，我们就把经验数据提供给它，它就能基于这些数据产生模型，在面对新
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摘要：一、请简述Linux安装时的两个必备分区、挂载点和类型。 一般情况下，安装红旗Linux需要两个必备分区，即一个根文件系统分区，挂载点（/），类型为ext3、ext2或reiserfs；一个交换分区，挂载点无，类型为swap。 二、请简述Linux简单命令（至少六种）。 1.who命令 who，将列
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摘要：一、什么是机器学习？简述机器学习的一般过程。 机器学习是通过算法使得机器从大量历史数据中学习规律，从而对新样本做分类或者预测。 一个机器学习过程主要分为三个阶段： （1）训练阶段，训练阶段的主要工作是根据训练数据建立模型。 （2）测试阶段，测试阶段的主要工作是利用验证集对模型评估与选择 （3）工作阶
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摘要：1.简述互联网信息抓取的方式。 互联网信息自动抓取，最常见且有效的方式是使用网络爬虫。 2.简述舆情系统的组成架构。 用户终端->采集层->分析层->呈现层->用户 3.中文分词算法可以分为哪几类？ （1）基于字符串匹配的分词方法，它是待处理的中文字符串与一个“尽可能全面”的词典中的词条按照一定的规
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摘要：1.数据可视化有哪些基本特征？ （1）易懂性，可视化可以使碎片化的数据转换成具有特定结构的知识，从而为决策支持提供帮助。 （2）必然性，大数据所产生的数据量必然要求人们对数据进行归纳总结，对数据的结构和形式进行转换处理。 （3）片面性，数据可视化的片面性特征要求可视化模式不能替代数据本身，只能作为数
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摘要：1.简述人工神经网络定义。 人工神经网络简称神经网络（NN），是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。 人工神经网络从信息处理角度，抽象了人脑神经元网络，模拟神经元信息处理机制，建立
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摘要：1.简述密集地震观测网的组成。 地震烈度速报系统、地震预警系统、MEMS传感器烈度仪和智能设备。 2.如何从地震大数据中找出关联性。 不拘泥于对因果关系的研究，向关联、非关联等相关关系探究转变。按照大数据的方式，不管这些数据的手段和学科，也不管它的空间维度和结构，只要出现异常就代入异常度公式计算。
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摘要：1.简述对用户画像的认识。 用户画像，即用户信息的标签化，是企业通过收集、分析用户数据后，抽象出的一个虚拟用户，可以认为是真实用户的虚拟代表。 2.简述构建用户画像的主要流程。 基础数据收集－＞行为建模－＞构建画像 3.个性化推荐系统的性能可以通过哪些标准来判定？ 用户满意度 覆盖率 预测准确度 冷
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摘要：1.R语言是解释性语言还是编译性语言？ 解释性语言 2.简述R语言的基本功能。 R语言是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统，主要包括以下功能： （１）数据存储和处理功能，丰富的数据读取与存储能力，丰富的数据处理功能。 （２）数组运算工具 （３）完整连贯的统计分析工具 （４）优秀的统计制图功能 3
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摘要：1.简述常用机器学习系统和大数据挖掘工具有哪些。 （1）Mahout，Apache Mahout是一个由Java语言实现的开源的可拓展的机器学习算法库。 （2）Spark MLlib,运行在Spark平台上专门为集群上并行运行而设计，内存中更快地实现多次迭代，适用于大规模数据集。 （3）其他数据挖掘
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