数据科学岗位众多，到底哪种适合你？

刚开始学习数据科学时，笔者经常面临这样一个问题：遇到具体问题，选择何种算法才合适。也许你也和我一样，搜了很多有关机器学习算法的文章，会看到许多详细的描述，却并没有减少让抉择的难度。

言归正传，笔者建议你好好了解几个监督和无监督机器学习算法的实现方式和数学直觉思维，如：

• 线性回归
• 逻辑回归
• 决策树
• 朴素贝叶斯
• 支持向量机
• 随机森林
• 自适应提升(AdaBoost)
• 梯度提升树(GBT)
• 简单神经网络
• 层次聚类
• 高斯混合模型
• 卷积神经网络
• 循环神经网络
• 推荐系统

在对机器学习任务的类型有一些了解之后，就可以根据问题陈述来探索现实生活中最流行的算法及其应用。读完本文之后，就试着解决这些问题吧!相信你一定获益匪浅。
 

这不就是个中序遍历嘛，对于一棵 BST 中序遍历意味着什么，应该不需要解释了吧。

你看，Hard 难度的题目不过如此，而且还这么有规律可循，只要把框架写出来，然后往相应的位置加东西就行了，这不就是思路吗。

对于一个理解二叉树的人来说，刷一道二叉树的题目花不了多长时间。那么如果你对刷题无从下手或者有畏惧心理，不妨从二叉树下手，前 10 道也许有点难受;结合框架再做 20 道，也许你就有点自己的理解了;刷完整个专题，再去做什么回溯动规分治专题，你就会发现只要涉及递归的问题，都是树的问题。

再举例吧，说几道我们之前文章写过的问题。

动态规划详解说过凑零钱问题，暴力解法就是遍历一棵 N 叉树：
 

6. Prettier

Prettier 是一个“标致的、动人的”代码格式化工具。

它可以解析代码，按你自己制定的规则重新打印规范的代码，统一风格，不必再讨论代码样式。这是一个重要的工具，不需要开发人员做任何工作，即可获得格式正确的代码。如此方便谁能不爱?它有四个优点，可配置化、支持多种语言、集成多数的编辑器、简洁的配置项。

7. Bookmarks

这个插件“名如其人”，它的功能就和名字一样，是的它就是一个源码书签，在看大工程源码的时候，通常需要在数量浩大的源文件之间跳转，这时Bookmarks 能帮助你方便的创建和管理书签，在寻找时更加方便，想加个书签按快捷键 Ctrl + Alt + K 即可，再按一次就可以删除，甚至他还提供了在书签之前跳跃和查看管理的功能，更多精彩建议你自行发掘!只有看大工程源码时用它你才知道有多爽!

8. Live Saas Compiler

这个编译器是vscode的扩展，实时SASS，SCSS 文件编译 ，导出 CSS 可自定义文件，自定义扩展名，并且提供在线浏览器重载。有时在做一些简单项目，例如单一活动页面，不用搭建前端自动化的框架时就可以用它。

（编辑：济宁站长网）

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