预测模型标记语言（Predictive Model Markup Language，PMML）是一种可以呈现预测分析模型的事实标准语言。它支持在 PMML 兼容应用程序之间轻松共享预测解决方案。借助预测分析，石油和化工业可以创建解决方案来预测机械故障，确保安全。PMML 受多种顶级统计工具的支持。因此，将预测分析模型应用于实践的过程非常简单，因为您可以在一个工具中建立一个模型，然后立即在另一个工具中对其进行部署。 在这个传感器和数据收集日益普遍深入的世界，像 PMML 这样的预测分析和标准使人们可以从智慧解决方案中受益，并真正改变他们的生活。
更多关于 PMML 的信息请看：http://www.dmg.org/
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在机器学习用于产品的时候，我们经常会遇到跨平台的问题。比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型，但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去，但是这些产品很多只支持某些特定的生产环境比如Java，为了上一个机器学习模型去大动干戈修改环境配置很不划算，此时我们就可以考虑用预测模型标记语言(Predictive Model Markup Language,以下简称PMML)来实现跨
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pmml PMML简介 如今，传感器已无处不在，从家庭中的智能仪表到对深水石油钻机等设备和结构的监视。 为了理解从这些传感器收集的所有数据，预测分析需要开放标准，该标准允许系统进行通信，而不会妨碍专有代码和不兼容性。 PMML是用于表示预测分析或数据挖掘模型的标准。 借助PMML，可以在一个系统中构建预测性解决方案，并在另一个系统中部署该解决方案，然后立即将其投入工作。 对于石油和化学工业，预测性
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0. 背景 实际业务场景中， 模型训练完成后，但需要对模型进行一些微调，或者加一些人工的规则到模型中， 此时，需要了解pmml文件结构，以及 如何基于pmml文件人工计算预测得分，同时如何对pmml文件进行修改。 1. 了解pmml文件结构 http://dmg.org/pmml/v4-1/MultipleModels.html ---pmml4.1结构文件参考文档 需关注的几个元素： （1
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PMML是预测模型标记语言，以XML语言的方式定义和存储统计和数据挖掘模型模型。主要用于解决数据挖掘平台、应用之间的模型交互和共享。目前有很多统计和数据挖掘厂商支持PMML标准，包括IBM，SPSS等。目前，ＰＭＭＬ中包含的统计和数据挖掘模型类型包括树模型、朴素贝叶斯、回归等。一个比较好的资料http://www.doc88.com/p-49237536713.html 转载于:https://w
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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。
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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
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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
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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。
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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
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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#
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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
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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