十大最难的Power BI数据建模面试问题
你在为Power BI建模面试做准备吗?请系好安全带,因为我们即将探索十大最具挑战性的Power BI建模问题,即使是经验丰富的面试者也经常会在此犯错。我将提供代码片段和分析,帮助你掌握这些问题,并增加你在面试中获胜的机会。
为什么我在数据科学面试中没有做好准备?
当谈到数据科学职位的面试时,很容易被技术要求、未来雇主的声望和提问速度所压倒。很多职业顾问都告诉你要为面试做准备。但即便如此,我敢打赌,你和许多其他候选人在面试时仍然会感到毫无准备。我知道我有很长一段时间都有这种感觉。
哪些特征对你的分类模型有害?
如何计算分类器特征的误差贡献,以理解和改进模型。在本文中,我将解释在分类模型上计算这两个量背后的逻辑。我还将展示一个例子,在这个例子中,与使用预测贡献相比,使用错误贡献进行特征选择会产生更好的结果。
为什么流利的英语比数学或编程对ML更重要
拥有流利的英语,你可以:最有效地学习机器学习工作所需的大量信息,与招聘人员甚至首席执行官建立自信的人际关系,不会在面试中结结巴巴导致失败,在项目中获得同事的尊重,在不让自己尴尬的情况下协商薪水并要求升职,通过阅读和实施SOTA研究论文来提升你的技能和职业生涯,参加会议,这样的例子不胜枚举。让我详细地谈谈每个观点,以更好地说服你。
金融中的机器学习:利用随机森林掌握时间序列分类
随机森林是机器学习中的一种集成学习技术,它将多个决策树组合在一起进行预测。它们值得研究,因为它们具有高准确性,可以处理分类和回归任务,并且能够抵抗过度拟合,同时需要最少的超参数调整,使它们成为数据科学和预测建模中强大且多功能的工具。本文展示了如何编写一个简单的分类随机森林模型来预测标准普尔500指数的每日涨跌走势。
卫生间清洁机器人引发AI对人类劳动、工资和尊严的影响和关注
你一定要看看Somatic的这款机器人。这是一个人工智能保洁机器人,它将做所有人类不想做的肮脏工作。它们进入卫生间,进行刷洗,喷洒清洁剂,擦拭地板,将留下的水吸走,清洗马桶座圈,然后跳到下一个卫生间,重复整个过程。
每个机器学习工程师都应该知道的线性代数!!
线性代数是基础数学框架,是数据科学的核心原理。从数据操作和转换到机器学习模型解释,线性代数是每个数据科学家都应该知道的不可或缺的工具。通过理解关键概念,如矩阵、向量、特征值和特征向量,数据科学家可以有效地处理、分析和提取复杂数据集的见解。在本文中,我们将探讨线性代数如何为数据科学中的机器学习做出贡献。它们有助于以图形化的方式理解机器学习模型,而我们人类擅长通过视觉几何来理解机器学习模型。