RapidMiner

RapidMiner使用指南 01工具简介 02数据准备、导入、导出 数据清理：处理缺失数据、约简数据、处理不一致的数据、约简属性 处理缺失数据：移除观察项、集中趋势算数度量代替缺失值等ReplaceMissingValue 约简数据：屏蔽不需要的数据 处理不一致的属性：与期望值不同 属性约简：p维度数据–>数据集x’，维度小于p，消除冗余和不相关的数据 导入数据库 Tool->available

我有一个RapidMiner文本分类的过程。 它读取指定的Excel ssheet测试数据，并做了分类。 我也有它只是运行这个过程中一个小的Java应用程序。 现在我想使文件输入部分在我aplication，所以每次我将能够从我的应用程序(而不是从RapidMiner)指定Excel文件。 任何提示？ 这是代码： import com.rapidminer.RapidMiner; import c

http://wenku.baidu.com/link?url=FhWasTFTn6iLECDrfcw_wkBLGLqVazCHfnBE0BDKm5gsMz3Ojw_3Zwc7UvWKlu9bVAtHOyspSEKtzxPAA2JbCoTNZkOjxA0d79bj1619Nt_

1.rapidminer 官网下载社区版,安装. 2.eclipse指向rapidminer安装目录即可. 3.挂载jar包.

SPSS、RapidMiner、KNIME以及Kettle四款工具都可以用来进行数据分析，只是彼此有各自的侧重点和有劣势。它们都可以逐步的定义数据分析过程，也同样都可以对数据进行ETL处理。笔者从自己关心的角度简单对比以上四款数据分析工具。        SPSS不用多说，一款成功的商业数据分析软件，涵盖了统计分析、数据挖掘分析等各种数据分析方法。界面简单易用，分析过程定义时非常直观方便。因为，没

SPSS、RapidMiner、KNIME以及Kettle四款工具都可以用来进行数据分析，只是彼此有各自的侧重点和有劣势。它们都可以逐步的定义数据分析过程，也同样都可以对数据进行ETL处理。笔者从自己关心的角度简单对比以上四款数据分析工具。 一、SPSS SPSS不用多说，一款成功的商业数据分析软件，涵盖了统计分析、数据挖掘分析等各种数据分析方法。界面简单易用，分析过程定义时非常直观方便。因为，没

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

字节跳动 (1h) 1.自我面试 2.挑一个你认为比较成功的项目进行介绍？ 3.介绍你做过的特征工程 4.你都有过哪些算法？介绍下随机森林、XGB、GBDT的差异 5.对模型进行评估时候选取的方法 携程控股(45min) 1.自我介绍 2.选择一个项目进行介绍 3.你建模的时候都用到哪些方法 4.项目细节 5.模型评估 腾讯科技(1个小时) 1.自我介绍 2.直接问项目 3.解释下随机森林和GBD

硕士研究cv 可能和数据挖掘不是那么匹配~ 大华一面（1h）： 1、增量学习的科研项目（问了具体的细节 以及为什么） 2、语义分割的发展 3、UNet中的跳跃连接的作用 4、残差网络的shortcut连接的作用，数学方面证明残差网络可以避免梯度消失，并且问了一个关于残差网络的改进问题（面试官看最新的论文看到的，我没有理解他所说的问题） 5、宫颈肿瘤分割和pcr预测的项目（细节也问的很详细） 6、预

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

1.1 KNN 1.1.1 思想 计算离待分类点距离最近的 K 个已分类点，K 个点中出现最多点种类为待分类点的种类。 1.1.2 距离 常见距离有欧式距离和余弦距离。余弦距离可以消除量纲的影响。相关系数 2. 聚类算法 2.1 K-means 2.1.1 思想 2.1.1.1 模型训练 根据类别个数 N，初始化 N 个点，作为该类别的中点。 遍历其他点，计算距离最近的中心点，该中心点的类别为当前

2道编程共40分，5道问答110分，共两个半小时，没做多久就退出来，哎。。。 有一道编程题用例过了，一提交通过0个用例，麻了 大佬给看看： 题目是车牌号识别准确率计算 输入N个车牌号，第一个字母是颜色，最后5个是号码，中间是地区号 每一行一个识别出的号码，一个真实标签 #我的秋招日记##网易雷火笔试##23届秋招笔面经#

时间过去有点久了，纯凭回忆，可能有些遗漏 一面 （1小时多吧） 机器学习基础知识 Bagging & Boosting 常用的聚类算法 Kmeans和DBSCAN的原理和区别 逻辑回归的原理 怎么处理离散数据 支持向量机原理 SVM怎么处理非线性 常用的回归模型 Attention原理 RNN和LSTM的区别 什么是梯度爆炸/梯度消失，什么情况下会出现 梯度渐进的原理 手撕算法 判断是否是回文 找