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  • Holdot检验是简单也是直接的验证方法,它将原始样本集合随机划分成训练集和验证集2部分。 比方说,对于一个点击率预测模型,我们把样本按照70%-30%比例分成2部分,70%样本用于模型训练...

    Holdout检验:

    Holdot检验是最简单也是最直接的验证方法,它将原始的样本集合随机划分成训练集和验证集2部分。

    比方说,对于一个点击率预测模型,我们把样本按照70%-30%的比例分成2部分,70%的样本用于模型训练。30%用于模型验证,包括绘制ROC曲线,计算精确率和召回率等指标来评估模型性能。

    holdout检验的缺点很明显:

    即在验证集上计算出来的最后评估指标和原始分组有很大的关系。为了消除这个随机性,研究者引入了“交叉检验”.

     

    交叉检验:

    k-fold交叉验证:

    首先将全部样本划分成K个大小相等的样本子集。依次遍历这K个子集, 每次  每次把当前子集作为验证集,其余所有子集作为训练集,进行模型训练和评估。最后把k次的评估指标的平均值作为最终的评估指标。在实际实验中,K经常取值10.

    留一验证:

    每次留下一个样本作为验证集,其余所以样本作为测试集。样本总数为N,一次对N个样本进行遍历,进行N次验证,在将评估指标求平均值得到最终的评估指标。在样本总数较多的情况下,留一验证法的时间开销极大。

    事实上,留一验证是留p验证的特例,留P验证是每次留下P个样本作为验证集,从N个元素中选出P个元素有cnp个可能,因此它的时间开销更是远远高于留一验证,所以很少使用。

    自助法:

    不管是holdout检验还是交叉检验,都是基于划分训练集合测试集的方法进行模型评估的。然后,当样本规模比较小时,将样本集进行划分会让训练集进一步减小,这可能会影响模型训练效果。有没有能维持训练集合样本规模的验证方法呢?自助法可以比较好的解决这个问题;

    自助法基于自助采样法的检验方法。对于总数为N的样本集合,进行N次有放回的随机抽样,得到大小为N的训练集。N次采样过程中,有的样本会被重复采样,有的样本没有被抽取过,将这些没有被抽取过的样本作为验证集,进行模型验证,这就是自助法验证过程。

     

     

    在自助法的采样过程中,对N个样本进行N次自助采样,当N区域无穷大时最终有多少个数据从未被选择过?

    这是个概率题;当样本很大的时候,大约以偶36.8%的样本未被选择过,可以作为验证集。

    一个样本在抽样过程中未被抽中的概率为1-1/n.n次均未被抽中的概率为(1-1/n)的n次方。

     

     

     

     

     

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    数据竞赛中提高成绩主要有3个地方

    1. 特征工程
    2. 调参
    3. 模型融合

    本节介绍用网格搜索来调参,它主要是指尝试我们关心的参数的所有可能组合。

    交叉验证是在特定数据集上对给定算法进行评估的一种方法,是一种评估泛化性能的统计学方法,它比单次划分训练集和测试集的方法更加稳定、全面。在交叉验证中,数据被多次划分,并且需要训练多个模型。最常用的是k折交叉验证(k-fold cross-validation)。

    但它通常与网格搜索等参数搜索的方法结合使用。因此,许多人用交叉验证(cross-validation)这一术语来通俗地指代带交叉验证的网格搜索。

    最后介绍模型融合

     

    1. 网格搜索

    GridSearchCV

    https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html

    KFold

    https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.KFold.html

    网格搜索算法是一种通过遍历给定的参数组合来优化模型表现的方法。

    以决策树为例,当我们确定了要使用决策树算法的时候,为了能够更好地拟合和预测,我们需要调整它的参数。在决策树算法中,我们通常选择的参数是决策树的最大深度

    于是我们会给出一系列的最大深度的值,比如 {'max_depth': [1,2,3,4,5]},我们会尽可能包含最优最大深度。

    不过,我们如何知道哪一个最大深度的模型是最好的呢?我们需要一种可靠的评分方法,对每个最大深度的决策树模型都进行评分,这其中非常经典的一种方法就是交叉验证,下面我们就以K折交叉验证为例,详细介绍它的算法过程。

     

    2. 交叉验证

    首先我们先看一下数据集是如何分割的。我们拿到的原始数据集首先会按照一定的比例划分成训练集和测试集。比如下图,以8:2分割的数据集:

    训练集用来训练我们的模型,它的作用就像我们平时做的练习题;测试集用来评估我们训练好的模型表现如何,它的作用像我们做的高考题,这是要绝对保密不能提前被模型看到的。

    因此,在K折交叉验证中,我们用到的数据是训练集中的所有数据。我们将训练集的所有数据平均划分成K份(通常选择K=10),取第K份作为验证集,它的作用就像我们用来估计高考分数的模拟题,余下的K-1份作为交叉验证的训练集。

    对于我们最开始选择的决策树的5个最大深度 ,以 max_depth=1 为例,我们先用第2-10份数据作为训练集训练模型,用第1份数据作为验证集对这次训练的模型进行评分,得到第一个分数;然后重新构建一个 max_depth=1 的决策树,用第1和3-10份数据作为训练集训练模型,用第2份数据作为验证集对这次训练的模型进行评分,得到第二个分数……以此类推,最后构建一个 max_depth=1 的决策树用第1-9份数据作为训练集训练模型,用第10份数据作为验证集对这次训练的模型进行评分,得到第十个分数。于是对于 max_depth=1 的决策树模型,我们训练了10次,验证了10次,得到了10个验证分数,然后计算这10个验证分数的平均分数,就是 max_depth=1 的决策树模型的最终验证分数。

    对于 max_depth = 2,3,4,5 时,分别进行和 max_depth=1 相同的交叉验证过程,得到它们的最终验证分数。然后我们就可以对这5个最大深度的决策树的最终验证分数进行比较,分数最高的那一个就是最优最大深度,我们利用最优参数在全部训练集上训练一个新的模型,整个模型就是最优模型

    3. 模型融合

    一、Voting

    模型融合其实也没有想象的那么高大上,从最简单的Voting说起,这也可以说是一种模型融合。假设对于一个二分类问题,有3个基础模型,那么就采取投票制的方法,投票多者确定为最终的分类。

    二、Averaging

    对于回归问题,一个简单直接的思路是取平均。稍稍改进的方法是进行加权平均。权值可以用排序的方法确定,举个例子,比如A、B、C三种基本模型,模型效果进行排名,假设排名分别是1,2,3,那么给这三个模型赋予的权值分别是3/6、2/6、1/6
    这两种方法看似简单,其实后面的高级算法也可以说是基于此而产生的,Bagging或者Boosting都是一种把许多弱分类器这样融合成强分类器的思想。

    三、Bagging

    Bagging就是采用有放回的方式进行抽样,用抽样的样本建立子模型,对子模型进行训练,这个过程重复多次,最后进行融合。大概分为这样两步:

    1. 重复K次
    • 有放回地重复抽样建模
    • 训练子模型


    2.模型融合

    • 分类问题:voting
    • 回归问题:average

     

    Bagging算法不用我们自己实现,随机森林就是基于Bagging算法的一个典型例子,采用的基分类器是决策树。R和python都集成好了,直接调用。

    四、Boosting

    Bagging算法可以并行处理,而Boosting的思想是一种迭代的方法,每一次训练的时候都更加关心分类错误的样例,给这些分类错误的样例增加更大的权重,下一次迭代的目标就是能够更容易辨别出上一轮分类错误的样例。最终将这些弱分类器进行加权相加。

    五、Stacking

     

    4. 代码实战

     

    from sklearn.model_selection import GridSearchCV
    
    params = {'penalty':['l2','l1'],'C':[2.0,3.0,5.0]}
    svc = LinearSVC(dual=False)
    clf = GridSearchCV(estimator=svc, param_grid=params, scoring = 'f1_macro', n_jobs=1, cv=3, verbose=3)
    clf.fit(x_train,y_train)
    print('最优参数:{}'.format(clf.best_params_))

     

    from sklearn.svm import LinearSVC
    from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
    from sklearn.metrics import f1_score
    """
    进行K次训练;用K个模型分别对测试集进行预测,并得到K个结果,再进行结果的融合
    """
    preds = []
    i = 0
    skf = StratifiedKFold(n_splits=10, random_state=1)
    score_sum = 0
    for train_idx, vali_idx in skf.split(x_train, y_train):
        i += 1
        """获取训练集和验证集"""
        f_train_x = x_train[train_idx]
        f_train_y = y_train[train_idx]
        f_vali_x = x_train[vali_idx]
        f_vali_y = y_train[vali_idx]
    
        """训练分类器"""
        classifier = LinearSVC()
        classifier.fit(f_train_x, f_train_y)
    
        """对测试集进行预测"""
        y_test = classifier.predict(x_test)
        preds.append(y_test)
    
        """对验证集进行预测,并计算f1分数"""
        pre_vali = classifier.predict(f_vali_x)
        score_vali = f1_score(y_true=f_vali_y, y_pred=pre_vali, average='macro')
        print("第{}折, 验证集分数:{}".format(i, score_vali))
        score_sum += score_vali
        score_mean = score_sum / i
        print("第{}折后, 验证集分平均分数:{}".format(i, score_mean))
    
    """对K个模型的结果进行融合,融合策略:投票机制"""
    print("开始对K个模型的结果进行融合")
    preds_arr = np.array(preds).T
    y_test = []
    for pred in preds_arr:
        result_vote = np.argmax(np.bincount(pred))
        y_test.append(result_vote)

    K个模型融合分数:0.7770647623109819

    参考文献

    [1] https://zhuanlan.zhihu.com/p/25637642

    [2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/25836678

    [3] https://blog.csdn.net/u012736685/article/details/89319007

    [4] https://blog.csdn.net/u012914436/article/details/89132931

    展开全文
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  • JavaScript是面向 Web 编程语言,获得了所有网页浏览器支持,是目前使用广泛脚本编程语言之一,也是网页设计和 Web 应用必须掌握基本工具。 JavaScript主要用途 嵌入动态文本与HTML页面 浏览器时间做出...

    前言

    JavaScript是面向 Web 的编程语言,获得了所有网页浏览器的支持,是目前使用最广泛的脚本编程语言之一,也是网页设计和 Web 应用必须掌握的基本工具。

    JavaScript主要用途

    • 嵌入动态文本与HTML页面
    • 对浏览器时间做出相应
    • 读写HTML元素
    • 在数据被提交到服务器之前验证数据
    • 检测访客的浏览器信息
    • 控制cookies,包括创建和修改等。
    • 基于node.js技术进行服务器端编程。

    正文

    1,原链接

    1)创建对象有几种方法?
    2)instanceof的原理?

    2,类

    1)类的声明?
    2)生成实例?/ 声明一个类,怎么生成类的实例?

    原链接,类

    1.PNG

    3,继承

    1)call、apply的共同点与区别?
    2)用javascript实现对象的继承/ 继承的几种方式,这几种方式的优缺点?

    4,作用域

    1)说说你对作用域链的理解?
    2)this?
    3)请说出下列的值?
    4)请说出下列的值?

    继承与作用域

    前3.PNG

    5,javaScripti闭包

    1)闭包的特征?
    2)闭包应用场景?
    3)实际开发中闭包的应用?
    4)请说出下列的值?
    5)请说出下列的值?
    6)请说出下列的值?

    js闭包.PNG

    前5.PNG

    6,js运行机制/ 单线程/ 异步

    1)如何理解js的单线程?
    2)js为什么是单线程的?
    3)同步和异步的区别是什么?分别举一个同步和异步的例子?
    4)何时需要异步?
    5)什么是任务队列?
    6)请说出下列的值?
    7)栈和队列的区别?
    8)栈和堆的区别?
    9)什么是event loop?
    10)event-loop流程?
    11)哪些语句会放入异步任务队列中?
    12)何时被放入任务队列?

    js运行机制.PNG

    前6.PNG

    7,js数据类型

    1)js使用typeof能得到的哪些类型?
    2)如何准确判断一个变量是数组类型?
    3)js变量按照存储方式区分为哪些类型,并描述其特点?
    4)null和undefined的区别?
    5)undefined的典型用法?
    6)null的典型用法?
    7)chrome60+浏览器中,a===b的是哪项?

    数据类型.PNG

    前7.PNG

    8,js中的内置函数/内置对象

    1)js中有哪些内置函数/ 数据封装类对象?
    2)js中有哪些内置对象?
    3)js变量按照存储方式区分为哪些类型,并描述其特点?
    4)字符串方法/ String对象方法?
    5)数组方法/ Array对象方法?
    6)数组API?
    7)对象API?
    js内置函数.PNG

    前8.PNG

    9,数组去重

    1)数组怎么去重?(方法)
    2)对上述数组去重方法速度比较?(性能)
    3)一句话数组去重?
    4)保留数组中非重复元素?
    5)保留数组中重复元素?

    数组去重.PNG

    最后:

    总结来说,面试成功=基础知识+项目经验+表达技巧+运气。我们无法控制运气,但是我们可以在别的地方花更多时间,每个环节都提前做好准备。

    面试一方面是为了找到工作,升职加薪,另一方面也是对于自我能力的考察。能够面试成功不仅仅是来自面试前的临时抱佛脚,更重要的是在平时学习和工作中不断积累和坚持,把每个知识点、每一次项目开发、每次遇到的难点知识,做好积累,实践和总结。

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    不断积累和坚持,把每个知识点、每一次项目开发、每次遇到的难点知识,做好积累,实践和总结。

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    展开全文
  • 磁共振(MR)图像的准确分割仍然具有挑战性,这主要是由于强度不均匀(通常也称为偏置场)引起的。 最近已经应用了具有几何... 所提出的方法已经通过在各种成像方式上获得的图像进行了严格的验证,并获得了可喜的结果。
  • 磁共振(MR)图像的准确分割仍然具有挑战性,这主要是由于强度不均匀,通常也称为偏置场。 最近已经应用了具有几何信息约束... 所提出的方法已经通过在各种成像方式上获得的图像进行了严格的验证,并获得了可喜的结果。
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  • JavaScript是面向 Web 编程语言,获得了所有网页浏览器支持,是目前使用广泛脚本编程语言之一,也是网页设计和 Web 应用必须掌握基本工具。 JavaScript主要用途 嵌入动态文本与HTML页面 浏览器时间做出...

    前言

    JavaScript是面向 Web 的编程语言,获得了所有网页浏览器的支持,是目前使用最广泛的脚本编程语言之一,也是网页设计和 Web 应用必须掌握的基本工具。

    JavaScript主要用途

    • 嵌入动态文本与HTML页面
    • 对浏览器时间做出相应
    • 读写HTML元素
    • 在数据被提交到服务器之前验证数据
    • 检测访客的浏览器信息
    • 控制cookies,包括创建和修改等。
    • 基于node.js技术进行服务器端编程。

    正文

    介绍下半连接队列
    服务器第一次接收到客户端的SYN后,会处于SYN-REVD阶段,此时双方还没有建立完全的连接,
    服务器会把此种状态下请求连接放在一个队列里,我们把这种队列称为半连接队列

    已经完成三次握手并建立连接,就叫全连接队列

    http和https区别
    http基于TCP/IP协议,https基于SSL/TLS协议

    http默认端口号为80,https默认端口号为443

    https安全性更强,需要CA证书

    https可以防止运营商劫持

    可以介绍https的通信过程,涉及对称加密和非对称加密

    tcp和udp区别
    tcp只能一对一通信,udp可以一对一、一对多、多对多通信,即支持多播和广播

    tcp首部开销消耗32字节,udp仅消耗8个字节

    tcp适合对数据安全性要求高的场景,比如文件传输,udp适合对数据实时性要求高的场景,比如视频通话、语音通话

    tcp是有状态连接,udp是无状态的连接

    tcp-可靠传输 udp-不可靠传输

    tcp-面向字节流 udp-面向报文

    tcp怎么保证可靠性

    1. 超时重传机制
    2. 对失序数据进行重排序
    3. 应答机制
    4. 滑动窗口
    5. 拥塞控制

    http请求有哪几种
    http1.0:get、post、head

    http1.1:put、delete、connect、trace、options

    简单请求:

    请求method只能是get、post、head

    请求头只能是accept/accept-language/content-language/content-Type

    content-Type只能是text/plain、multipart/form-data、application/x-www-form-urlencoded

    介绍http1.0|http1.1|http2.0
    http1.0:

    完成连接即断开,导致重新慢启动和三次握手

    线头阻塞,导致请求间相互影响

    http1.1:

    用keep-alive支持长连接

    用host字段指定对应的虚拟站点

    新增功能: 断点续传、身份认证、状态管理、cache缓存->cache-control、expires、last-modified、etag

    http2.0:

    二进制分帧层:应用层和传输层

    header头部压缩

    服务端推送

    多路复用

    二进制分帧层可以扩展到计算机网络的OSI参考模型

    客户端缓存
    客户端缓存分为cookie、localStorage、sessionStorage、indexedDB,网上有关的文章很多,就不详细说了

    浏览器缓存
    强缓存

    不向http发送请求,返回状态码304.

    检查强缓存有两个字段: http1.0使用expires,代表过期时间,但是服务器时间和客户端时间可能不一致。为了弥补这个缺点,http1.1使用cache-control的max-age字段,cache-control有多个指令

    public 允许客户端和代理服务器缓存

    private 允许客户端缓存

    no-store 不使用缓存

    no-cache 使用协商缓存 两个字段都存在,cache-control优先级高于expires

    协商缓存向http发送请求,返回状态码200

    检查协商缓存有两个字段: http1.0使用last-modified,即最后修改时间。

    在浏览器向服务器发送请求后,服务器会在响应头上加上这个字段

    浏览器接收后,如果再次请求,会在请求头上携带If-Modified-Since

    服务器拿到If-Modified-Since字段后,会和服务器中该资源的最后修改时间对比,如果请求头中这个值小于最后修改时间,更新资源;否则返回304,告诉浏览器直接使用缓存

    http1.1使用etag,etag是服务器根据当前文件内容,给文件生成的唯一标识,只要内容改变,这个值就会变。etag优先级高于last-modifed

    缓存位置,按优先级从高到低分别是:

    service worker

    memory cache

    disk cache

    push cache

    http状态码
    列举一些常见状态码即可

    200-请求成功
    301-永久重定向
    302和307-临时重定向
    400-当前请求不能被服务器理解或请求参数有误
    401-请求需要认证或认证失败
    403-服务器禁止访问
    404-资源未找到
    405-方法未允许
    500-内部服务器错误
    502-网关错误
    503-服务器处于超负载或停机维护
    

    了解nginx吗
    ngnix是个高性能反向代理服务器,有以下作用:

    解决跨域

    请求过滤

    配置gzip

    负载均衡

    静态资源服务器

    ngnix解决跨域的原理:

    把后端域名设为前端服务的域名,然后设置相应的location拦截前端需要跨域的请求,最后将请求代理回服务端的域名

    ngnix实现负载均衡的策略:轮询、最小链接数、最快响应时间

    web安全
    xss
    跨站脚本攻击,指攻击者在网页上注入恶意的客户端代码,通过恶意脚本对客户端网页进行篡改,从而在用户浏览网页时, 对客户端浏览器进行控制或获取用户隐私数据的方式

    防范:

    httpOnly防止截取cookie

    用户输入检查

    用户输出检查

    利用CSP(浏览器的内容安全策略)

    csrf
    跨站请求伪造,劫持受信任用户向服务器发送非预期请求的方式。

    防范:

    验证码

    referer check

    增加token验证

    二次封装axios
    1.新建一个axios对象,定义好字段并设置默认值,比如超时时间、请求头
    2.定义过滤字符串方法,过滤服务端为空字符串或null的属性
    3.请求拦截器调用过滤字符串方法,遍历url上的字段,如果为数组或对象转为JSON对象
    4.响应拦截器捕获错误,根据http状态码进行不同的处理,比如401跳转登陆页面,403返回您没有权限,502返回系统正在升级中,请稍后重试,
    504返回系统超时,并弹出对应的消息提示框。消息提示框自定义

    axios调用流程
    查看axios源码,axios调用流程实质是Axios.prototype.request的实现,调用过程如下:
    1.判断传入参数config是否是字符串,是则设置url,否则设置config为对象
    2.调用mergeConfig方法,合并默认参数和用户传入的参数
    3.如果设置了请求方法,将其转为小写,否则设置请求方法为get
    4.将用户设置的请求和响应拦截器、发送请求的dispatchRequest组成promise链,最后返回promise实例。
    这一步保证先执行请求拦截器,再执行请求,最后执行响应拦截器

    聊项目
    挑一到两个比较有代表性的项目讲,可以用SWOT方法,简要介绍项目的背景,项目的主要的技术难点,如何解决的,项目做完后的效果。我主要讲的是怎么推动Jenkins自动化部署在前端组里的应用

    hr面
    一般都是聊规划聊跳槽原因,掌握一些常见聊天技巧一般来说不会挂人,除非(薪资没谈拢)。。。

    后记
    数据结构和算法也有问到了,规模不大的公司一般排序问的比较多(插冒归基快选堆希),前端会这8种排序就行了。如果想面更好的公司,还得把数据结构和算法复习好了。

    最后的最后

    面试题千万不要死记,一定要自己理解,用自己的方式表达出来,在这里预祝各位成功拿下自己心仪的offer。
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空空如也

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