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“老司机”划重点!搞定这120个真实面试问题,杀进数据科学圈

发布时间:2019-03-07 19:59:33 所属栏目:教程 来源:Github 编译:陆震、张秋玥、蒋宝尚 直到今天,在各类媒
导读:大数据文摘出品 来源:Github 编译:陆震、张秋玥、蒋宝尚 直到今天,在各类媒体口中,数据科学家依然是21世纪最性感的职业。但事实上,希望进入这个行业的初级数据科学家已经供过于求。 可以预见的是,各种高校相关专业的毕业生,在完成coursera或者fast.

我们可以使用L1或L2等正则化方法来减少方差(增加偏倚)。

  • 算法的改变:1.使用基于树的方法来代替回归方法,因为它们更能忍受异常值。2.对于统计检验,使用非参数检验来代替参数检验。3.使用稳健的误差指标,如MAE或Huber Loss,来代替MSE。
  • 数据的改变:1.对数据进行winsorize处理2.转换数据(如进行对数处理)3.只有在你确定它们是不值得预测的异常值时才删除它们

(4) 与最小化误差绝对值的模型相比,在最小化误差平方的模型中,你认为有哪些差异?每个误差指标分别在哪种情况下合适?

(编辑:核心网)

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