更新时间：6 天前
钟先生
（男，24岁）
硕士学历|1年以下工作经验
会开车
有上进心
有亲和力
诚实守信
能出差
高学历
求职意向
191****3734
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自我描述
编程语言精通：熟练运用 Python 编程，算法实现能力扎实。
机器学习深研：精通随机森林、支持向量机、偏最小二乘法等主流算法，熟悉 PyTorch 深度学习框架。
数据处理专长：擅长数据清洗、特征工程与可视化，熟练操作 Pandas、Numpy、Matplotlib 等工具。
模型优化能手：熟悉模型训练、调参及优化流程，善用正则化、超参数调优、迁移学习提升性能。
机器学习深研：精通随机森林、支持向量机、偏最小二乘法等主流算法，熟悉 PyTorch 深度学习框架。
数据处理专长：擅长数据清洗、特征工程与可视化，熟练操作 Pandas、Numpy、Matplotlib 等工具。
模型优化能手：熟悉模型训练、调参及优化流程，善用正则化、超参数调优、迁移学习提升性能。
教育经历
2022-9
至 2024-9
[2年]
[2年]
硕士|浙江农林大学|农业工程与信息技术
工作经历(TA工作了2个月，共做了1份工作)
2023-7
至 2023-9
[2个月]
[2个月]
数据分析|众产（杭州）科技有限公司
工作职责：项目职责：于数据分析实习期间，承担处理复杂数据集的任务，该数据集涵盖用户行为与销售记录，旨在为后续业务分析及建模工作提供高品质数据支撑。
数据问题： 解决数据源存在诸多问题， 包括大量缺失值、 重复值及格式不规范之处， 严重影响数据质量等。
清洗策略：运用 Python 编写脚本，精准处理重复数据与异常值，采用均值填充和插值法填补缺失值，同时借助 Pandas 和 Matplotlib 等工具在清洗过程中动态监控数据分布及清洗结果并评估质量， 以保障数
据完整一致，契合后续分析需求。
项目成果： 数据清洗效率显著提升， 增幅达 30%， 为后续建模与分析筑牢可靠根基， 极大降低分析阶段潜
在错误风险。
项目经历
2022-9 至 2024-6
国家自然科学基金项目
项目内容：院校经历与荣誉：
科研项目背景：针对传统土壤检测弊端，开展 NIR 技术与机器学习的高效检测方法研究。
科研成果 - 模型创新： 提出 DBO 与 SVR 结合的预测模型， 显著提升土壤 PH 值 （相关系数达 0.9842）及有效磷（SAP，残差偏差率至 4.5132）预测精度。创新应用 GAF - ResNet - MHSA 迁移学习法，借光谱图像化与 MHSA，实现跨区域小样本高精度预测，PH 模型决定系数由 0.7575 提至 0.8962。
学术成果产出：在校期间积极投身学术创作，撰写 SCI 论文三篇，其中以共同第一作者身份发表 SCI 二区论文两篇，另有一篇以通讯作者身份撰写的 SCI 一区 TOP 论文处于在投状态。