Scikit-learn 套件的安装 目前Scikit-learn同时支持Python 2及 3,安装的方式也非常多种。对于初学者,最建议的方式是直接下载 Anaconda Python (https://www.continuum.io/downloads)。同时支持 Windows / OSX/ Linux 等作业系统。相关数据分析套件如Scipy, Numpy, 及图形绘制库 matplot
快手一面凉经 算法 我迟到10分钟 面试45分钟 1. 和为k的连续数组 2.AUC 公式,物理意义,GAUC,auc缺点 3.L1 和L2 4. Dropout 训练预测区别 BN在哪些场景下不适用 5.Xgboost特点 6.损失函数评价函数,Huber 7.交叉熵公式 为什么分类用交叉熵不用Mae 8.生成式模型与判别式模型,NLP了解吗(我是做数据挖掘的, 认识不深,说不了解) 9.实习介
我报的是质量部-测试工程师。在笔试前就参加了一次电面。 听说要电面,挺紧张的,当年阿里巴巴实习生招聘,我就死在了电面上,那一次也是我第一个电面经历。首先感谢阿里的那次电面,才有了百度一面的成功。 一面问了1个小时12分钟。 首先是项目。我就blabla的说了,而且是感觉说的挺圆满。 问了些网络的基本知识,因为我简历上写的是我本科是学网络的。比如他问,osi层,tcp连接的三次握手,半连接,soke
学大家写面经攒心得 今年下午二点开始,一二三面连续面完,现在状态还是面试中 一面(项目+八股+两道手撕)50min 项目问的不是很细,要求自己介绍一个项目,然后从项目中延生到知识点。 八股文主要有:闭包,数组遍历,数组和对象区别,http状态码,ajax 最后手撕:一个css实现三角形,一个驼峰转换,很简单 面完之后直接通知等二面 二面(项目+八股+手撕)40min 项目挑着问了几个,然后就是有关
前言 大家好,我是鬼仔。今天带来《机器学习高频面试题详解》专栏的第一章监督学习的第一节:感知机,接下来鬼仔将每周更新1~2篇文章,希望每篇文章能够将一个知识点讲透、讲深,也希望读者能从鬼仔的文章中有所收获。 欢迎大家订阅该专栏,可以先看看专栏介绍。如果对文章内容或者排版有任何意见,可以直接在讨论区提出来,鬼仔一定虚心接受! 一、原理 1. 感知机模型 感知机模型是一个最经典古老的分类方法,现在基本
Index 基本遵从《统计学习方法》一书中的符号表示。 除特别说明,默认w为行向量,x为列向量,以避免在wx 中使用转置符号;但有些公式为了更清晰区分向量与标量,依然会使用^T的上标,注意区分。 输入实例x的特征向量记为: 注意:x_i 和 x^(i) 含义不同,前者表示训练集中第 i 个实例,后者表示特征向量中的第 i 个分量;因此,通常记训练集为: 特征向量用小n表示维数,训练集用大N表示个数
Reference CS229 课程讲义(中文) - Kivy-CN - GitHub 超参数选择 Grid Search 网格搜索 在高维空间中对一定区域进行遍历 Random Search 在高维空间中随机选择若干超参数 相关库(未使用) Hyperopt 用于超参数优化的 Python 库,其内部使用 Parzen 估计器的树来预测哪组超参数可能会得到好的结果。 GitHub - https
偏差与方差 《机器学习》 2.5 偏差与方差 - 周志华 偏差与方差分别是用于衡量一个模型泛化误差的两个方面; 模型的偏差,指的是模型预测的期望值与真实值之间的差; 模型的方差,指的是模型预测的期望值与预测值之间的差平方和; 在监督学习中,模型的泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和。 偏差用于描述模型的拟合能力; 方差用于描述模型的稳定性。 导致偏差和方差的原因 偏差通常是由于我们对学习算法做了错
机器学习 概述 机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义,它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及
机器学习是人工智能的一个分支,它是一门研究机器获取新知识和新技能,并识别现有知识的学问。机器学习的精确定义为: It’s a computer program learning from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T as measur
以下服务属于“应用服务”部分 - 亚马逊CloudSearch 亚马逊简单队列服务(SQS) 亚马逊简单通知服务(SNS) 亚马逊简单电子邮件服务(SES) 亚马逊SWF 在本章中,我们将讨论Amazon SWF。 Amazon Simple Workflow Service (SWF)是一种基于任务的API,可以轻松协调跨分布式应用程序组件的工作。 它提供了一种编程模型和基础结构,用于协调分布式
Amazon Machine Learning是一种服务,允许通过使用算法,基于用户数据的数学模型开发预测应用程序。 Amazon Machine Learning通过Amazon S3,Redshift和RDS读取数据,然后通过AWS管理控制台和Amazon Machine Learning API可视化数据。 可以通过S3存储桶将此数据导入或导出到其他AWS服务。 它使用“行业标准逻辑回归”算
机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义,它为了把无序的数据转换成有用的信息。
机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。
机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。