编程语言:Python(熟练)、Java(熟悉)、SQL(基础)
框架与工具:TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、Pandas
领域知识:机器学习算法(分类、回归)、深度学习模型(CNN、RNN)、数据预处理与可视化
其他:熟悉Linux环境、Git版本控制,具备数学建模能力
使用Python和TensorFlow搭建CNN模型,实现手写数字识别,准确率达98%;
优化数据增强策略,提升模型泛化能力,获校级科技创新三等奖。
用户行为预测分析(202X.09-202X.12)
基于Scikit-learn构建逻辑回归模型,预测电商用户购买倾向,准确率提升25%;
通过Pandas完成数据清洗与特征工程,输出分析报告辅助业务决策。