《百度笔试机器学习》专题

机器学习是一门研究如何使用计算机模拟人类行为，以获取新的知识与技能的学科。它是人工智能的核心，同时也是处理大数据的关键技术之一。机器学习的主要目标是自动地从数据中发现价值的模式，亦即将原始信息自动转换为人们可以加以利用的知识。

我是Azure机器学习的新手。 我试图从Azure机器学习工作室经典中的数据集中打开一个笔记本。 但我得到了这个错误： 打开笔记本失败。笔记本id:ebb913d436ef45d4b1872b6e5d7167dc。 正如你在图片上看到的，我甚至不可能访问左侧菜单中的所有笔记本。

“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。集成学习就是利用了这样的思想，通过把多分类器组合在一起的方式，构建出一个强分类器；这些被组合的分类器被称为基分类器。事实上，随机森林就属于集成学习的范畴。通常，集成学习具有更强的泛化能力，大量弱分类器的存在降低了分类错误率，也对于数据的噪声有很好的包容性。

面试高频题1： 题目：了解决策树吗 答案解析： 决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和C5.0等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。 决策树的构造过程： 决策树的构造过程一般分为3个部分，分别是特征选择、决策树生产和决策树裁剪。 （1）特征选择： 特征选择表示从众多的特征中选择一个

面试高频题11： 题目：L1、L2的原理？两者区别？ 答案解析： 原理： L1正则是基于L1范数和项，即参数的绝对值和参数的积项；L2正则是基于L2范数，即在目标函数后面加上参数的平方和与参数的积项。 区别： 1.鲁棒性：L1对异常点不敏感，L2对异常点有放大效果。 2.稳定性：对于新数据的调整，L1变动很大，L2整体变动不大。 答案解析 数据分析只需要简单知道原理和区别就行，公式推导不需要，面试

两题都是题目看起来贼复杂但是，看明白了很简单的那种。但是第二题死活有个用例没过思路很明显就是一个二分查找。不知道哪里没考虑清楚 题目：小明是一名魔法师，有一天他在和一个怪物战斗，小明会n种法术，释放第i种法术需要法力为si，且在整场战斗中只能释放一次，在第一个回合他可以释放0、1或者2种法术，释放2种法术总共消耗的法力值为这两种法术各自消耗的法力值之和，一回合消耗的法力值不能超过法力值的上限，且每

题型：3道编程题 题目1： 小红拿到了一个字符串，她想知道有多少个baidu型子串？ 所谓baidu型字符串，指的是第一个、第四个字母是辅音，第2、3、5字符是元音，且每个字母都不相同的字符串。 baiduoxiaojiabankanjiaran baidu和duoxi这两个是 输入样例1 baiduoxiaojiabankanjiaran 输出 2 题目2： 小红拿到了一个01串，她每次可以选择

不知道这家公司的内部管理到底是怎么样的，前前后后 3 个hr 给我发了笔试连接，做了 3 次题目一模一样，笔试全选择题，都是 C++ 和 算法的基础题。 eg: 基本类型的精度转换，编译连接，虚拟内存和物理内存，函数参数默认值，内存泄漏，快速排序的最坏情况， 求无序数组的最小最大值元素的比较次数 (1.5 n)，查找循环单链表的前驱和后驱节点的复杂度， 后面有几道题是问你继承，构造和析构的输出问题

8.18笔试，2小时，30道单选，30道不定项选择，1道编程，飞控云台两种试题二选一（选的飞控） 选择题类型包括c/c++编程，考研自控，规划算法，控制算法，概率论，感知，slam算法，一些摄像头，传感器的硬件知识等。 编程题是求最大数字和最小数字之间的字符串，比较简单ac了。 许个愿，希望给个一面机会（不给也无所谓了，已经习惯进入人才库）。

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

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

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