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”机器学习面试 横扫千军“ 的搜索结果
一、特征工程 （一）特征预处理 标准化、归一化、异常特征清洗、不平衡数据 不平衡数据的处理方法 （二）特征表达 缺失值、特殊特征(eg....连续特征离散化的好处 什么样的模型对缺失值更敏感？...深度学习优化算法
机器学习面试总结，自己在面试的过程中的总结。希望可以帮到大家。
R语言生成多模型预测结果仿真数据、使用pROC包计算每一个模型的roc曲线，使用roc.test函数对两个模型roc曲线执行德龙检验（delong test）
R语言重计算因子水平（因子水平实际并没有出现在数据中时非常有用）：droplevels函数丢掉额外的因子水平
R语言保存和恢复随机数生成器的状态：将.Random.seed保存到其他变量，之后将变量值赋给.Random.seed从而恢复原来的值
R语言对数值取整：使用round函数并自定义指定小数位数（例如，保留1 位小数近似）
R语言对数值取整：使用round函数自定义指定向最近的 5 的倍数近似、使用digits参数配置
R语言对数值取整：向最近的整数取整, 将含有 .5 的值取整到最近一个偶数
R语言对数值取整：使用round函数自定义指定10 位取整、使用digits参数配置
R语言对数值取整：向下取整、向上取整、向0取整
R语言对数值取整：使用round函数自定义指定向最近的 .02 的倍数近似
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