《机器学习面试》专题

本文向大家介绍学习Node.js模块机制，包括了学习Node.js模块机制的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、CommonJS的模块规范 Node与浏览器以及 W3C组织、CommonJS组织、ECMAScript之间的关系 Node借鉴CommonJS的Modules规范实现了一套模块系统，所以先来看看CommonJS的模块规范。 CommonJS对模块的定义十分简单，主要分为模块引用

感知机学习问题转化为求解损失函数的最优化问题，最优化的方法就是随机梯度下降法。 1. 学习算法的原始形式 给定一个训练数据集$$T={(x{(1)},y{(1)}),(x{(2)},y{(2)}),...,(x{(m)},y{(m)})}$$，其中，$$x{(i)}in X= Rn$$，$$y^{(i)}in Y=lbrace+1,-1rbrace$$，$$i=1,2,...,m$$，求参数$$w

计算机编程是编写计算机程序的行为，计算机程序是使用计算机程序设计语言编写的指令序列，以通过计算机执行指定的任务。

本文向大家介绍机器学习中的距离计算方法?相关面试题，主要包含被问及机器学习中的距离计算方法?时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 设空间中两个点为 欧式距离: cos=   切比雪夫距离:max

本文向大家介绍传统的机器学习算法了解吗相关面试题，主要包含被问及传统的机器学习算法了解吗时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 常见的机器学习算法： 1）. 回归算法：回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。 常见的回归算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），逻辑回归（Logistic Regressi

本文向大家介绍机器学习的时间序列是什么？，包括了机器学习的时间序列是什么？的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 顾名思义，时间序列是包含特定时间段或时间戳的数据。它包含一定时间段内的观察结果。这类数据告诉我们变量是如何根据各种因素随时间变化的。时间序列分析和预测可以用来预测未来某个时间的数据。 单变量时间序列包含在一段时间内某些时间实例中针对单个变量获取的值。多元时间序列包含在相同的周期性时间

从零开始 灌作业系统一定是我们的首要目标，但在这之前，我们要先有一台运行 Ubuntu x64 (14.04或更新) 的电脑，可以用虚拟机来代替。 没有虚拟机的朋友可以用VirtualBox。 Ubuntu x64 的映像档可以在这边下载。 1. 安装 VirtualBox 流程就不在这边赘述，简单来说，就是狂按下一步。 2. 安装 Ubuntu x64 有两点要注意： 因为稍后下载回来的安装包还

我正在尝试将MS Dynamics Customer Insights（CI）与我在新的Azure机器学习（designer）中构建的模型集成。目前，我看到CI和Azure机器学习工作室（classic）之间只有一个集成。 我已经在新Azure机器学习中的web服务（REST）后面部署了我的模型，但是它在CI中没有得到重视。但是，我能够使用Python脚本从API中评分/生成预测。 请推荐一种集成

我对机器学习很陌生。对不起，如果我的英语有任何错误。 我使用weka J48分类来预测是真是假。我有将近999K的训练套件，我用来训练模型。我使用了3倍的交叉验证方法来训练模型，使我的准确率达到了约84%。 现在在存储模型之后。我试着在50k数据集上测试它。结果非常糟糕，其中50%是不匹配的。我有11个属性，包括名词和数字字段。 我不知道为什么会这样。 我有两个问题。 我怎样训练才能在测试集中表现

本章中，你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家，完整地学习一个案例项目。下面是主要步骤： 项目概述。 获取数据。 发现并可视化数据，发现规律。 为机器学习算法准备数据。 选择模型，进行训练。 微调模型。 给出解决方案。 部署、监控、维护系统。 使用真实数据 学习机器学习时，最好使用真实数据，而不是人工数据集。幸运的是，有上千个开源数据集可以进行选择，涵盖多个领域。以下是一些可以查找的数据的

随着 AlphaGo 在人机大战中一举成名，关于机器学习的研究开始广受关注，数据科学家也一跃成为 21世纪最性感的职业。关于机器学习和神经网络的广泛应用虽然兴起不久，但是对这两个密切关联的领域的研究其实已经持续了好几十年，早已形成了系统化的知识体系。对于想要踏入机器学习领域的初学者而言，理论知识的获取并非难事。

选择题内容：概率论 全是概率论（考研是吧？） 跟机器学习相关题目就一题，考recall和精确度关系； 填空题：找规律 脑筋急转弯 什么数组[i]值为不为数组中不为i的元素个数； 编程题：没写。润

题目组成：4编程 3选择 时长：120分钟 编程题： 1: 两个人打乒乓球, 目前比分为a和b. 获胜条件为至少得11分(即a>=11)且a比b赢两分以上(即a-b>=2） 问最优情况下还要赢几把，a才能获胜?(简单) 2: mex()一个数列, 得出这个数列缺失的最小非负整数： 样例: 输入数的数量4 输入数 5 0 3 1 然后分别在删除5, 0, 3, 1的情况下 返回数列的mex值 如:

惯例：自我介绍+讲项目 考察问题： 介绍下transformer（语言组织不好，虽然知道原理但是讲的很乱） 为什么需要multi head attention 介绍下layernorm和batchnorm 为什么layernorm在NLP下有效，batchnorm则不是？ pytorch的model.train()和model.eval()的区别 介绍一下集成学习 算法题：二维网格求左上到右下的最

到这里为止，所有流程都走完了。 9月8日 一面，当天出结果 9月12日 二面，当天出结果 9月14日 三面，次日出结果 9月19日 hr面 1. hr上来先介绍了一下这个岗位未来具体做的事情，介绍的很详细。 2. 让我自己讲讲对这个岗位的理解 3. 自我介绍 4. 聊天 ①职业规划 ②你说你是美团的忠实用户，你可以聊聊你自己对美团的印象吗 （本人是究极吃货+旅游爱好者，出去旅游几乎全靠美团订酒店+