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錘子簡(jiǎn)歷品牌推廣師
算法工程師簡(jiǎn)歷范文
作者:錘子簡(jiǎn)歷 2023/05/11 20:10:01
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求職意向

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教育背景

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷大學(xué) 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

在校期間擔(dān)任班長(zhǎng)、獲得優(yōu)秀黨務(wù)工作者、優(yōu)秀團(tuán)員等榮譽(yù)

工作經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 《生活大實(shí)惠:O2O優(yōu)惠券使用預(yù) 測(cè)》 

《生活大實(shí)惠:O2O優(yōu)惠券使用預(yù)測(cè)》 項(xiàng)目簡(jiǎn)介: 在該項(xiàng)目中,特征工程的選擇決定了這個(gè)項(xiàng)目效果能達(dá)到的高度,后期選擇算法以及調(diào)優(yōu)的過(guò)程占用時(shí)間和特征選擇差不多,項(xiàng)目初期用到了決策樹(shù),經(jīng)過(guò)改進(jìn)用了gbdt和xgboost,經(jīng)過(guò)測(cè)試效果xgboost好于gbdt。其中之所以效果會(huì)更好是因?yàn)橛脁gboost類(lèi)似于gbdt的優(yōu)化版,不論是精度還是效率上都有了提升,損失函數(shù)是用泰勒展式二項(xiàng)逼近,而不是像gbdt里的就是一階導(dǎo)數(shù)。

在校實(shí)踐經(jīng)驗(yàn) 《公共客流數(shù)據(jù)分析挖掘》 項(xiàng)目簡(jiǎn)介: 根據(jù)兩條線路、工作日和節(jié)假日,分別建立四個(gè)模型。在分別用了線性回歸、SVR、決策樹(shù)等等模型之后,發(fā)現(xiàn)只有決策樹(shù)靠譜一點(diǎn)準(zhǔn)確度66.5%。在用了gbdt和RF,最終準(zhǔn)確率 72.69% 。
《Titanic: Machine Learning from Disaster》項(xiàng)目簡(jiǎn)介:在項(xiàng)目中,使用了LR算法,等到結(jié)果效果一般,排名到了800多,使用模型融合之后,排名直接到了200多??戳饲叭拇a分析,感覺(jué)自己的水平還有待提高。

自我評(píng)價(jià)

熱愛(ài)編程,熟練掌握C++/Python/java,熟悉MySQL關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)基本操作;熟悉基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法;熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的基本算法;熟悉掌握深度學(xué)習(xí)的tensorflow框架;希望在3年內(nèi)成為一個(gè)獨(dú)立的算法工程師。

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