Orange Data Mining

1、conda create -n orange3 python=3.5 创建一个环境 2、activate orange3 激活orange环境 3、conda config --add channels conda-forge 4、(1)conda install orange3 或者(2)pip install orange3 如果上面两种方法由于网络问题老是出现Readtime out 的

一、安装orange3 python版本 3.6.8 pip install orange3 pip install PyQt5 学习官网：OWWidget — Orange Development 3 documentation The Data — Orange Data Mining Library 3 documentation Orange Data Mining - Blogs 启动命

Data mining 一种从大量数据中提取知识的过程，它涉及到统计学、机器学习和人工智能等多个领域。 它通常使用计算机程序来分析数据，发现潜在的关系或规则，并产生有用的信息。 常见技术 包括： 聚类分析、 分类器、 关联规则挖掘 回归分析。 data mining学习平台(网站)： KDnuggets：该网站提供与data mining相关的新闻、教育资源和工具等。 Journal of Dat

From: http://blog.samibadawi.com/2010/04/r-rapidminer-statistica-ssas-or-weka.html You have a data mining problem and you want to try to solve it with a data mining software package. The most popular

Text-Mining-DataCamp-Text Mining: Bag of Words 1. Jumping into Text Mining with Bag of Words 1.1 What is text mining? (video) 1.2 Understanding text mining 1.3 Quick taste of text mining Instruction:

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52845804 orange的安装 linux下的安装 先安装依赖pyqt4[PyQt教程 - pythonQt的安装和配置及版本间差异] pip install orange3 检查是否安装成功 import Orange 运行GUI界面 alias orange 'python3 -m Orange

五个免费开源的数据挖掘软件   Orange Orange 是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。其由C++ 和 Python开发，它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。 Rapi

http://www.lfd.uci.edu/%7Egohlke/pythonlibs/ 下载Orange3 以及 依赖包 注意网页上标出的Orange 的依赖，以及 https://github.com/biolab/orange3 列出的依赖。 注意安装顺序： 先安装 PyQt5 , 再安装 AnyQt 可能需要安装 Microsoft Visual C++ Compiler for Pyth

1. 手撕，给出中序遍历和后序遍历，构建树 2. 介绍树模型，（GBDT，XGBoost等） 3. 项目为什么用XGBoost 4. 介绍LR 6. XGB和LR的区别，各适用哪些场景。 7. 项目中Lovain算法是个什么算法。 8. 项目中使用的评价指标 9. 准确率有什么缺点和问题 10. AUC 11. 优化算法 12. 激活函数 13. 特征提取方法？ 14. CNN和MLP区别，CNN

一面 问实习 问的比较详细 然后问基础 XGBOOST算法详细介绍 XGBOOST算法与LightGBM区别 怎么筛选数据特征以及PCA怎么做 欠拟合怎么解决 注意不是过拟合 还问了一个业务问题 因为可能是美团平台事业部 写代码 leetcode 322 零钱兑换 要求同时输出零钱数量 以及 零钱组合 动态规划 粗心了 最开始只写了零钱数量 SQL 代码 比较简单 两个情形 一个题目 面试官水平挺

到这里为止，所有流程都走完了。 9月8日 一面，当天出结果 9月12日 二面，当天出结果 9月14日 三面，次日出结果 9月19日 hr面 1. hr上来先介绍了一下这个岗位未来具体做的事情，介绍的很详细。 2. 让我自己讲讲对这个岗位的理解 3. 自我介绍 4. 聊天 ①职业规划 ②你说你是美团的忠实用户，你可以聊聊你自己对美团的印象吗 （本人是究极吃货+旅游爱好者，出去旅游几乎全靠美团订酒店+

9月8日 一面，当天出结果 9月12日 二面，当天出结果 1. 自我介绍 2. 项目介绍，围绕项目出发询问一些相关的问题。这个过程在15分钟左右。 3. ：你前面写题了吗 我：一面写了，二面没写 4. 在我以为要出题的时候，没有了……进入反问环节 我：啊！怎么这么快 ：因为我们这个三轮的技术面是一个综合的评估，有些问题前两面面过了，就没必要再问了 后续流程：说本次面试的结果很快就会出。还剩最后一轮

9月8日 一面，当天出结果 9月12日 二面 1. 自我介绍 2. 项目介绍，围绕项目出发询问一些相关的问题，一定量的八股，还有这个模型为什么不能用在这方面，以及有什么优化方案之类的想法 3. 学校问题 ：我看你这个是两年制的啊 答：其实是三年制的，一般是第一二年上课，第三年做论文。我第一年就把课全上完了所以可以直接进入论文阶段了 ：哦？那你这样时间不会很赶吗 答：对比三年的同学可能是有点吧，但我

说在前面：感谢团子面试官帮我缓解了面试焦虑症。团子面试官人很好，很亲切，还让我不要紧张谢谢团子，可惜人太菜了 8月7日 笔试 4道a了3道 8月22日 收到了 （一志愿）到店-自然语言处理算法工程师 的面试邀请，无奈当时那周实在是太太太忙了，又要搬家又要坐高铁，实在是抽不出时间。于是反馈希望可以安排到下一周，结果上官网一看流程，直接挂了 9月5日 接到 （二志愿）机器学习/数据挖掘算法工程师 电话

数据挖掘 18 大算法实现以及其他相关经典 DM 算法，BIRCH 算法本身上属于一种聚类算法，不过他克服了一些 K-Means 算法的缺点。

一位挖掘专家 tom khabaza 提出了挖掘九律，挺好的东西，特别是九这个数字，深得中华文化精髓，有点独孤九剑的意思： 第一，目标律。 数据挖掘是一个业务过程，必须得有业务目标。无目的，无过程。 第二，知识律。 业务知识贯穿在挖掘这个业务过程的各环节。 第三，准备律。 数据获取、数据准备等数据处理耗时占整个挖掘过程的一半。 第四，NFL律。 NFL，没有免费的午餐。没有一个固定的算法适用所有的