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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。

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

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

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