算法技术领域:
1、数据挖掘
2、机器学习(数据挖掘,建模分析,可视化分析,机器学习、分类,回归,聚类,时间序列,文本处理,遗传算法优化调参等等,Xgboost,Lightgbm,逻辑回归,SVM,贝叶斯,贝叶斯岭回归,随机森林,决策树,Adaboost,线性回归,Catboost,GBDT,MLP,KNN等建模预测。基于随机森林等树模型特征重要性评分-特征筛选。计算准确率AUC等各种评价指标,绘制混淆矩阵阵,ROC曲线等。网格搜索,贝叶斯优化,遗传算法优化模型。stacking,voting等模型融)
3、深度学习(NLP 推荐 图像等相关领域)
算法软件:
python居多,R其次
1、基于电网用电量窃取的数据挖掘分析;
2、IOT流量设备识别建模和分析;笔记本销量预测;
3、推荐:电商大促节的商品推荐;
NLP:笔记本故障文本分类,实体识别,机器人聊天项目等
图像:人聊表情识别
主要职责是算法开发,所以对应图片是算法代码的一部分,这两部分的代码主要是遗传算法做特征重要性排序和随机搜索找最佳超参数的部分代码截图作为案例的介绍说明
算法工程师职位,作品是代码,以上两张代码是根据获取的pcap网络流量数据,进行流量解析,从而根据解析后的数值型数据,做后续机器学习建模以及深度学习建模等的相关工作