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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。

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。

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。

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。

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。

由于区块链技术，连接香港股市和中国内地股市的港交所“沪港通”(Stock Connect)系统正在升级。

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。

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。