《机器学习面试》专题

集成学习基本问题 集成学习的核心是将多个 集成学习的基本思想 结合多个学习器组合成一个性能更好的学习器 集成学习为什么有效？ 不同的模型通常会在测试集上产生不同的误差；如果成员的误差是独立的，集成模型将显著地比其成员表现更好。 集成学习的基本策略 Boosting 方法 基于串行策略：基学习器之间存在依赖关系，新的学习器需要根据上一个学习器生成。 基本思路： 先从初始训练集训练一个基学习器；初始训

学习资源 Deep learning book Deep learning resources 以及 tutorial cs231n cs224d Papers Moning Paper colah’s blog kdnuggets MachineLearning-Handbook arXiv arXiv Sanity Neural Networks and Deep Learning UFLDL

Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程，介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN，链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code

集成学习（ensemble learning）的主要思想是利用一定的手段学习出多个分类器，然后将多个分类器进行组合预测。核心思想就是如何训练处多个弱分类器以及如何将这些弱分类器进行组合。若集成中只包含同种类型的个体学习器，则这样的集成是“同质”的，其个体学习器称为“基学习器”。若包含的是不同类型的个体学习器，则称为“异质”，其基学习器称为“组件学习器”。 集成学习通过将多个学习器进行结合，常可获得

迁移学习（Transfer learning）顾名思义就是就是把已学训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练数据集。 经典论文: Progressive Neural Networks

强化学习（Reinforcement Learning）的输入数据作为对模型的反馈，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。与监督式学习之间的区别在于，它并不需要出现正确的输入/输出对，也不需要精确校正次优化的行为。强化学习更加专注于在线规划，需要在探索（在未知的领域）和遵从（现有知识）之间找到平衡。 Deep Q Learning.

监督学习的目标是建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”（即输入数据）的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率，包括分类、回归等问题。而常用算法包括线性回归、决策树、贝叶斯分类、最小二乘回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。 监督学习的整个训练流程如下图所示

版本选择 VERSION RT-Thread 完整版 RT-Thread是一个嵌入式实时多线程操作系统，系统完全开源，它不仅仅是一个实时内核，还具备丰富的中间层组件，包括如文件系统、图形库等较为完整的中间件组件，具备低功耗、安全、通信协议支持和云端连接能力的软件平台，RT-Thread 就是一个 IoT OS。更多... 适用于需要使用RT-Thread的丰富功能，如各类外设、物联网组件、软件包等

Directed learning This section focuses on directed learning via schools, courses, programs and bootcamps.

自主学习 这个部分集中于个人能用来指导自己作为前端开发者的学习进度的免费和付费资源(视频训练, 书籍等等). 这些资源包括免费的和付费的, 付费的资源是以美元为单位结算的. 作者认为, 任何有着正确的决心和奉献精神的人都能教自己如何成为一个前端开发者, 除了一台能连接到Web的电脑和用于付费视频训练, 书籍的现金, 其它都不需要. 下面是一些我通常推荐的视频学习资料(专注技术): Frontend

知识学习 首页>知识库>知识学习 知识学习是知识库补充的重要方法，所有机器人没有回答的知识都能够记录在知识学习当中，用户可以通过维护知识学习的知识，提升机器人的问答匹配率，并且帮助机器人更好的回复用户问题。 在知识学习中，系统提供快速新增知识，快速审核，关联知识，对话还原等功能。 新增知识：当前问答在知识库中没有，将知识学习的知识新增一条新的知识到知识库中 快速审核：新建的知识能够在此快速的进行审

这是一个围棋学习免费软件。 本软件具有人机对局、双人对局、对局演示、对局打谱等功能，可选择2-19路棋盘对局，目前已有三步推算的棋力，可作为围棋初学者的辅助学习工具，也可作为围棋爱好者的辅助研究工具。 本软件采用易语言编写！易语言官方网址： http://www.dywt.com.cn http://www.eyuyan.com 版权所有(C) 2008-2009 梁远海 E-Mail: nply

最难蚌的一次面试 百度数据科学实习生，文心一言产品线那边的 有认识的人面过同样的岗位说问的都是业务问题，稍微考了很简单的Python基础函数（处理JSON文件） 结果面试官除了简历没问业务方面的问题，然后问了简历项目上我用过的很多算法问题，很多SQL和Python的函数还有模型，什么窗口函数（并试图提问数据仓库相关），bagging和boost算法的一些关键点和主要区别，怎么预测和进行特征选择，然

我是Azure机器学习的新手，所以我希望我做的一切都很好。我用GPU类型的新计算实例创建了新的Jupyter笔记本 但是跑步的时候 从tensorflow文档中，我得到了数字0——当检查我有什么设备时，它只是一些CPU 你知道这是为什么吗？在这里做什么？ 看起来有了PyTorch，一切都很好，正在运行 返回True 软件包版本是： tensorflow 2.4。0

本文向大家介绍socket.io学习教程之深入学习篇（三），包括了socket.io学习教程之深入学习篇（三）的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言 socket.io提供了基于事件的实时双向通讯，本文深入的介绍了socket.io，下面来看看详细的内容吧。 静态文件 socket.io默认情况下会通过socket.io-client包提供socket.io.min.js和socket.i