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数据挖掘与分析应用：算法模型选择与训练、评估模型、上线部署，回到准备数据阶段

数据挖掘与分析应用：算法模型选择与训练、评估模型、上线部署，回到准备数据阶段

2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开
测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql要学，当然，像很多金融企业、安全机构啥的，他们必须要用oracle数据库
这oracle比sql安全，强大多了，所以你需要学习，最重要的，你要是考网络警察公务员，这玩意你不会就别去报名了，耽误时间！
与此同时，既然要考网警之数据分析应用岗，那必然要考数据挖掘基础知识，今天开始咱们就对数据挖掘方面的东西好生讲讲

数据挖掘知识系列文章
【1】数据挖掘与分析应用：理解业务和数据，准备数据，数据清洗，标准化，缺失值处理，构建数据集

文章目录

  • 数据挖掘与分析应用：算法模型选择与训练、评估模型、上线部署，回到准备数据阶段
    • @[TOC](文章目录)
  • 数据挖掘：算法怎么着合适？
  • 模型评估
  • 模型可以解决业务需求吗
  • 总结

数据挖掘：算法怎么着合适？

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面对的问题是？？
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美丑二分类
1-n多分类
多标签，一个数据，几种类别
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线到各个点的距离——cost——loss最小
回归+sigmoid
可以变二分类的标签

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关联模式
关联关系
相关关系
尿不湿+啤酒

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模型评估

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消耗大量时间，等待产出
希望有一个好结果

识别小猪猪

二分类f
1000张训练
800是，200否
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true positive
true negative

假阳性：负判正
假阴性，正判负
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准确率acc
正确预测的，正样本OK，负样本也OK

精确率，正样本总体下，正的比例

召回，正确的，确实是真的正【可能是负样本判正了】

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roc和auc
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上面小猪有一个缺口，判定不是猪，那就过拟合
下面小羊竟然判定为猪，那就是欠拟合

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模型可以解决业务需求吗

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flask web服务
gunicorn http服务linux
nginx负载均衡器——避免单一资源过载
客户端app
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互联网公司经常动荡

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总结

提示：重要经验：

1）
2）学好oracle，即使经济寒冬，整个测开offer绝对不是问题！同时也是你考公网络警察的必经之路。
3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。

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