介绍 与GSP一样,PrefixSpan算法也是序列模式分析算法的一种,不过与前者不同的是PrefixSpan算法不产生任何的侯选集,在这点上可以说已经比GSP好很多了。PrefixSpan算法可以挖掘出满足阈值的所有序列模式,可以说是非常经典的算法。序列的格式就是上文中提到过的类似于<a, b, (de)>这种的。 算法原理 PrefixSpan算法的原理是采用后缀序列转前缀序列的方式来构造频繁
参考资料:http://blog.csdn.net/sealyao/article/details/6460578 更多数据挖掘算法:https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm 介绍 FP-Tree算法全称是FrequentPattern Tree算法,就是频繁模式树算法,他与Apriori算法一样也是用来挖掘频繁项集的,不过不同的是,FP-Tr
我的数据挖掘算法代码:https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm 介绍 Apriori算法是一个经典的数据挖掘算法,Apriori的单词的意思是"先验的",说明这个算法是具有先验性质的,就是说要通过上一次的结果推导出下一次的结果,这个如何体现将会在下面的分析中会慢慢的体现出来。Apriori算法的用处是挖掘频繁项集的,频繁项集粗俗的理解就是找出经
参考资料地址: http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html 我的数据挖掘算法实现源码地址:https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm 介绍 要介绍朴素贝叶斯算法(Naive Bayes),那就得先介绍贝叶斯分类算法,贝叶斯分类算法
什幺是BCCSP BCCSP全称是区块链密码服务提供者,用来提供区块链相关的算法标准和他们的实现。 bccsp.go // BCCSP is the blockchain cryptographic service provider that offers // the implementation of cryptographic standards and algorithms. type B
校验者: @溪流-十四号 @大魔王飞仙 翻译者: @v Warning All classifiers in scikit-learn do multiclass classification out-of-the-box. You don’t need to use the sklearn.multiclass module unless you want to experiment with
本附录摘自 Allen B. Downey 的 Think Complexity 一书 , 也由 O’Reilly Media (2011)出版。 当你读完本书后,也许你可以接着读读那本书。 算法分析 (Analysis of algorithms) 是计算机科学的一个分支, 着重研究算法的性能, 特别是它们的运行时间和资源开销。见 http://en.wikipedia.org/wiki/Ana
分享面经 攒攒欧气! 一面 1. 首先是自我介绍加一个项目介绍 介绍了研究生期间的课题 用了什么方法?提升了多少指标?分析过badcase吗? 2. 简历有写大模型微调 问了目前的大模型微调方法你觉得哪一个最好? 3. 反问 二面 1. 自我介绍 2. 介绍命名实体识别项目,实体嵌套怎么解决? 3. 介绍大模型角色扮演项目,数据集怎么构建?原本微调后大模型只能扮演一个角色,问训练一次能否实现大模型
gcc编译 智能指针底层 动态链接和静态链接 ros通信讲解一下,底层机制 手写单例模式代码 代码编译的过程 什么是虚拟内存 互斥锁 加锁的作用 读写锁 项目:怎么检测碰撞 面试官人很好 还给了我学习建议
萤石ai算法部门补录 12.13电话 了解具体情况 12.15技术一面 36分钟全程拷打简历项目 并且要拓展到实际应用 无八股无手撕 12.19hr面 24分钟 为什么读二硕 实习干了什么 现在在干的这个不是很契合为什么还在实习 项目介绍难点创新点 项目的困难点 职业规划 确定可以六月毕业吗(我们可以延长学制明年秋招) 有没有别的offer 期望薪资 12.22算法主管技术面 二硕的问题 实习干了
【30min】自己提到推荐领域和数据挖掘领域,直接就问了两个领域比较熟悉的算法有什么,大概介绍一些 不会的: 1. XGB shrinkage 2. FM 算法为什么时间不高 3. 如何将用户之间和物品之间的特征加入协同过滤中(随便说了,特征拼接) 比较明确的问题: 1. 随机森林,提升树的区别 2. 随机森林如何构建?特征采样的好处 场景题 1. 给出手机的BOM结构图,对于预测手机销量和原材料
总时长45mins 1、拷打论文,因为课题跟小样本学习有关,问了问很多小样本学习的内容。 2、拷打项目和来源,回答是导师和公司合作的。 3、拷打实习,问得很细,比如包括遇到了什么难点,为什么要这么做不那么做。 3.1、为什么图像分类要减均值除方差,目标检测一般不需要。 3.2、怎么提高模型泛化性。 3.3、数据集怎么采集的。 3.4、模型不收敛的原因有哪些 反问有几面,答2技术面1个HR面。 有点
两个岗位同时约面,进错会议了尴尬 面试时长:50min 面试内容: * 自我介绍 * 实习内容介绍 * 数据并行 * ft框架 * 随机森林 * gbdt * 优化器了解哪些 * bert和gpt * transformer结构 * 线上服务推理如何提高吞吐量 * 手撕:链表加法
面试岗位:算法工程师 面试时间:23/08/28 注:滴滴的面试流程比较独特,一天之内完成三轮技术面,没有hr面,每轮技术面的面试官基本不是同一组的人,谁有空谁来面,还挺神奇; 一面面试内容: 自我介绍 代表性实习经历介绍 机器学习八股有监督 vs 无监督过拟合L1、L2范数,Ln范数回归模型损失函数MSE、MAE、MAPE的公式分类模型评价指标:AUC计算公式、ROC曲线横纵坐标、如何绘制 深度
面试官很客气 把每个项目都问了一遍 然后反复挖掘项目里面的细节 有问chatglm跟gpt的区别,放了个国庆忘记了。。。 问了一个场景题说如果用户输入的文本太长了,模型输入不了那么长的文本怎么办? 还问了一个人事方面的问题,如果合作过程中与同事发生分歧,怎么解决? #面经#