问题答案可关注公众号 机器学习算法面试,回复“资料”即可领取啦~~ 1.机器学习理论 1.1 数学知识 1.1.1 机器学习中的距离和相似度度量方式有哪些? 1.1.2 马氏距离比欧式距离的异同点? 1.1.3 张量与矩阵的区别? 1.1.4 如何判断矩阵为正定? 1.1.5 距离的严格定义? 1.1.6 参考 1.2 学习理论 1.2.1 什么是表示学习? 1.2.2 什么是端到端学习? 1.2
Tableau中有四个必要的计算组件: 功能:函数语句用于转换字段中的值或成员。例如:Tableau中所有函数的格式,例如。 字段:字段是数据源中的维度和度量。例如:计算中的字段通常用括号括起来,例如[Sales]。 运算符:运算符是表示操作数之间的运算的符号。例如:可以在Tableau计算中使用的运算符类型,以及它们在公式中执行的顺序,例如:, ,,,,,,,,, ,,,,,,, 文字表达:文字
数据庫通常被用于回答问题,“在一个表中,特定的数据有多少条?”,例如,你可能想知道你有多少宠物,或者,每个宠物拥有者有多少只宠物,或者,在普查中,你可能想知道有多少种宠物。 计算你的宠物数量与“在你的宠物表中有多少行”是同样一个问题,因为每个宠物都有一个记录。COUNT(*)可以计算行的数量,所以,统计你宠物数量可以这样: mysql> SELECT COUNT(*) FROM pet; +---
Angel-Graph 如今,我们身处万物互连的复杂网络世界,人和人、人和物、物和物之间的关系也变得更加复杂多样化,现实中许多问题都可以抽象为图来表达,通过传统图挖掘、图表示学习和图神经网络等图技术,我们可以从海量关系结构的数据中挖掘丰富的信息,以弥补单点分析的不足,最终对金融支付、安全风控、推荐广告等诸多业务场景产生助力。 概览 Angel Graph吸收了Angel参数服务器以及Spark、P
到目前为止,我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说,使用CPU来计算可能不够高效。在本节中,我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。首先,需要确保已经安装好了至少一块NVIDIA GPU。然后,下载CUDA并按照提示设置好相应的路径(可参考附录中“使用AWS运行代码”一节)。这些准备工作都完成后,下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。 !nvidi
本文向大家介绍mysql累加计算实现方法详解,包括了mysql累加计算实现方法详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了mysql累加计算。分享给大家供大家参考,具体如下: 前言 接了一个需求,产品想分析一下用户增长的曲线。也就是某个时间段的每日总人数列表。好对近期活动进行一个效果的评测。这个统计sql还是花了我一小段时间的。mysql统计这个还是需要一定的技巧的。 需求分析 u
本文向大家介绍AUC计算方法与Python实现代码,包括了AUC计算方法与Python实现代码的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 -AUC计算方法 -AUC的Python实现方式 AUC计算方法 AUC是ROC曲线下的面积,它是机器学习用于二分类模型的评价指标,AUC反应的是模型对样本的排序能力。它的统计意义是从所有正样本随机抽取一个正样本,从所有负样本随机抽取一个负样本,当前score使得
每次我尝试创建一个新的计算机时,它都会说创建失败了,所以我无法工作。我的区域是francecentral,我尝试了不同大小的虚拟机
我被要求将我的玩家与玩家的打球游戏改进为玩家与电脑对抗的AI打球游戏:为此,我需要编写两个函数:一个获取棋盘和当前玩家的符号,并返回所有可能的未来棋盘列表-每个未来棋盘都是一个包含两个元素的列表:一个是放置符号的位置另一个是放置符号后的板-一圈后的板(我使用的是嵌套的列表板,如下面的代码所示(我在这里收到了帮助) 我需要的第二个函数是计算机转动的函数——它使用第一个函数并通过以下方式之一选择最佳移
本文向大家介绍SMO算法实现?相关面试题,主要包含被问及SMO算法实现?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 选择原凸二次规划的两个变量,其他变量保持不变,根据这两个变量构建一个新的二次规划问题,这样将原问题划分为更小的子问题可以大大加快计算速度,而选择变量的方式是: 其中一个是严重违反KKT条件的一个变量 另一个变量是根据自由约束确定的
我无法实现SJF(最短作业优先)算法。 SJF就是这样工作的 如果进程到达0时间,它将工作到下一个进程到达,算法必须检查到达1的到达(进程/进程)是否比当前剩余时间短 示例:P0执行了1,还有2要完成,现在我们有P0,P1,P2,P3,P4 in 1算法将执行最短的一个P3,之后是P0,然后是P4,然后是P1,依此类推。问题是我必须保存所有进程的开始和结束时间执行,以及等待时间。 这是我的最新算法
朴素贝叶斯算法 给定数据集$$T={(x{(1)},y{(1)}),(x{(2)},y{(2)}),...,(x{(m)},y{(m)})}$$,其中$$x\in \mathcal{X}\subseteq R^n$$,$$y\in \mathcal{Y}={c_1, c_2,...,c_K}$$,$$X$$是定义在输入空间$$\mathcal{X}$$上的随机向量,$$Y$$是定义在输出空间$$\
线性回归python实现 1.算法python代码 包含Normal Equations,批量梯度下降和随机梯度下降,这里的代码跟Logistic回归的代码类似 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class LinearRegression(object): def _
Logistic回归python实现 1.算法python代码 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class Logistic(object): def __init__(self): self._history_w = [] self.
1.python代码实现 包含算法的原始形式和对偶形式 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np class Perceptron(object): def __init__(self, input_x, feature_num, input_y, learn_rate=1): self._input_x = np.arra