问题内容: scikit-learn中是否可能缺少值?应该如何代表他们?我找不到关于此的任何文档。 问题答案: scikit-learn不支持缺少值。 以前在邮件列表上已经对此进行了讨论,但是没有尝试实际编写代码来处理它们。 无论您做什么, 都不要 使用NaN编码缺失值,因为许多算法都拒绝处理包含NaN的样本。 上面的答案已经过时;最新版本的scikit-learn具有一个类,该类可以进行简单的针
本文向大家介绍Python机器学习之决策树算法,包括了Python机器学习之决策树算法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 一、决策树原理 决策树是用样本的属性作为结点,用属性的取值作为分支的树结构。 决策树的根结点是所有样本中信息量最大的属性。树的中间结点是该结点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属性。决策树的叶结点是样本的类别值。决策树是一种知识表示形式,它是对所有样本数据的高度概括
我刚开始使用Azure ML,我正试图找出如何为模型指定输入大小。具体地说,我有一个很大的数据训练集,但我想一次只输入250条记录到PCA算法中。似乎我所能做的就是将整个数据集连接到PCA模块中。 我知道如何为X验证划分数据,但我希望一个分区(比如10000条记录)每次只向模型提供250条记录。
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
2006 年,Geoffrey Hinton等人发表了一篇论文,展示了如何训练能够识别具有最新精度(> 98%)的手写数字的深度神经网络。他们称这种技术为“Deep Learning”。
本来三十分钟的面试,我直接十四分钟完事,面试官不问具体项目做了啥,就从你做的项目里面挖知识点,基本问的都是纯八股,很基础的问题,但是我太菜了(我答的很不好,可能还没到问项目呢😅),面试官人很好,你说不会,他就说那咱换一个,反问之后还给我提建议来着。 总结,体验还可以,问题在自己太菜😂
1.自我介绍 2.项目深挖 3.数理统计,如何用更少的试管
9.2 东软一面(共 23 min) 主要问项目相关,因网络不佳而中断?后直接发offer,但逼签 自我介绍,项目介绍 简历闲聊 除了c++还会啥 SQL会吗 项目深挖 一句话总结项目在做什么? 实例分割模型有哪些,你用了那些? 污水项目实例分割的评价标准 c++项目为啥不用深度学习做? 网络不佳中断,未反问,说后续会有HR联系 三分钟后,HR微信问期望薪资,然后邮箱发了网申笔试,已进入流程,最后
贝叶斯分类:贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均已贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。 先验概率:根据以往经验和分析得到的概率。我们用 \small P(Y) 来代表在没有训练数据前假设\small Y拥有的初始概率。 后验概率:根据已经发生的事件来分析得到的概率。以 \small P(Y|X) 代表假设\small X 成立的情下观察到 \small Y数据的概率,因为它反映了在看到训练数据\small X后\small Y成立的置信度。
前言: 岗位:机器学习算法实习 笔试情况:无笔试 一面 1.自我介绍(非科班硕,一份水实习); 2.介绍项目,并由此引出一系列八股文: 介绍gbdt算法的原理与实现 说说xgboost对于gbdt所做的主要优化 3.介绍实习工作 简单介绍resnet及其主要改进(shortcut连接,BN层),说说这些改进为什么work 介绍transformer及self-attention机制实现方式 了解哪
1.9. 笔试 插件有几种? 文中举了几个例子?分别用于阐述什么问题 插件配置项有几种,举例说明 如何重构代码 grunt 是做什么的,如果使用grunt创建jQuery插件 如何发布插件 为什么缓存this
这是我第一次参加面试,准备的不太充分,面试了差不多一个半小时(最后有道算法题写了半小时),面试官人很好很温和,就是我自己太紧张了感觉没发挥好。下面是面试官的问题和我之后面试完后查的答案供大家参考: 1.自我介绍,本科和研究生期间参加过什么竞赛,获得什么奖? 2.软件开发过程包括那些阶段? 需求分析:了解客户的需求,并将其转化为软件系统的需求。这包括确定软件系统的功能、性能和接口等方面的要求。 设计
今天面了三场,下午2:00百度一面,4:00作业帮一面,7:00百度二面;(目前已经接到三面电话了) 由于面试场次太多,可能记不了太清楚 先说一些内容吧: 百度一面(60min): 1.自我介绍 2.实习经历方面; 3.离职原因; 4.SSO单点登录实现过程; 5.页面渲染过程; 6.flex布局属性; 7.括号匹配; 8.tcp三次握手流程; 9.反问: base哪里(北京) 部门业务; 作业帮
现在开始学深度学习。在这部分讲义中,我们要简单介绍神经网络,讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题:给定房屋的面积,我们要预测其价格。 在之前的章节中,我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不
深度学习的总体来讲分三层,输入层,隐藏层和输出层。如下图: 但是中间的隐藏层可以是多层,所以叫深度神经网络,中间的隐藏层可以有多种形式,就构成了各种不同的神经网络模型。这部分主要介绍各种常见的神经网络层。在熟悉这些常见的层后,一个神经网络其实就是各种不同层的组合。后边介绍主要基于keras的文档进行组织介绍。