美团 秋招正式批马上开始啦！！！正式批（开始时间 ：2021年8月2日 ）：面向美团全部岗位！面向人群：校招计划均面向 2022 届应届生，即毕业时间要求为 2021年11月 - 2022年10月毕业的国内外院校应届毕业生。内推方式：移动端：http://dpurl.cn/ni4uzGHzPC端：你可以在PC端打开 美团 校招官网：campus.meituan.com并输入伯乐内推码：SZUWiQm来完成投递～投递成功后可以回复帖子，标记一下tips：如何确认内推是否成功，使用上述方式内推投递后，私信我，发送“ 牛客 内推，姓名+岗位”，我会将信息及时同步给你。若大家有什么疑问，可以在下方留言...

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美团2022届 秋招移动端提前批 开始啦~~~ 内推地址：http://dpurl.cn/ni4uzGHz 岗位类型： 移动端开发工程师（IOS开发，Android 开发） 招聘对象： 2022 届应届毕业生（2021年11月~2022年10月毕业的同学 网申时间：7月12日~7月26日 提前批优势： 【免笔试】少闯一关，更高把握 【早面试】一个萝卜一个坑，快人一步冲冲冲 【复活甲】本次投递不影响秋招 内推地址：http://dpurl.cn/ni4uzGHz

tf-idf简介在信息提取的应用场景之中，我们往往需要一些文本中的重要的词而不是文本中的所有词语来进行分析，即使原文本已经进行了去停用词的处理。 那么什么样的词算是文本中的关键词呢？一方面，这个词应该在文本中出现的次数比较多；另一方面，这个词应该不那么常见，若是这个词在很多文档中都有出现，这个词显然不能用来作为代表某个文档的重要词汇。一个合适的算法便是tf-idf算法。 tf-idf是term frequency–inverse document frequency的缩写。该算法用一种统计学的方法来衡量一个词语在文本中的重要程度，常被用于信息提取、文本挖掘等场景之中。该算法的核心便是计算一个文...

一个良好的机器学习系统，其核心是合理的评估指标，在面对分类的类别不平衡的情况下，关于其评价指标有如下几个：其在skLearn的API为：sklearn.metrics二分类时：混淆矩阵：（Confusion Matrix），函数：metrics.confusion_matrix，其形式为如下，：即有TP（真阳性），FP（假阳性），FN（假阴性），TN（真阴性），总样本数量为：Z = TP FP FN TN准确率Accuracy，就是预测准确的概率：（TP TN）/Z。函数：metrics.accuracy_score精确率Precision，是针对预测结果而言，预测为正的样本中真正的正样本：T...

还记得在监督学习的过程中，经常出现这样一幅图在监督学习中，训练集的数据都含有标签，并且可通过标签对数据进行分类，并且知道正确的答案。而在无监督学习中，数据集中的数据没有标签，对其进行分类也没有答案，只能通过聚类的方式进行分类，这就是无监督学习。接下来我们将介绍无监督学习的第一个算法，k-means聚类算法。k-means聚类算法在聚类问题中，给定一组训练集合 {x(1),x(2),...,x(m)} ，其中每个训练样本是n维的向量， x(i)∈Rn ，且训练样本没有标签。我们希望通过一些“簇”将数据分成几组。k-means聚类算法的步骤如下：初始化几个聚类中心，随机选取几个n维向量 μ1,μ2...