《机器学习算法面试》专题

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关联规则：关联规则反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。Apriori算法利用频繁项集生成关联规则。它基于频繁项集的子集也必须是频繁项集的概念。频繁项集是支持值大于阈值（support）的项集。

Kubernetes 在大数据与机器学习中的实践案例。

以下是根据不同语言类型和应用领域收集的各类工具库，持续更新中。 C 通用机器学习 Recommender - 一个产品推荐的C语言库，利用了协同过滤. 计算机视觉 CCV - C-based/Cached/Core Computer Vision Library ,是一个现代化的计算机视觉库。 VLFeat - VLFeat 是开源的 computer vision algorithms库, 有

　　　　numpy比较适合用来生产一些简单的抽样数据。API都在random类中，常见的API有： 　　　　1) rand(d0,d1,...,dn) 用来生成d0xd1x...dn维的数组。数组的值在[0,1]之间 　　　　例如：np.random.rand(3,2,2)，输出如下3x2x2的数组 array([[[ 0.49042678, 0.60643763], [ 0.18370487,

人工智能（AI）是使计算机能够模仿人类认知行为或智能的任何代码，算法或技术。 机器学习（ML）是AI的一个子集，它使用统计方法使机器能够通过经验学习和改进。 深度学习是机器学习的一个子集，它使多层神经网络的计算变得可行。 机器学习被视为浅层学习，而深度学习被视为具有抽象的层次学习。 机器学习涉及广泛的概念。 概念如下 - supervised unsupervised 强化学习 linear re

本指南旨在让任何人访问。将讨论概率，统计学，程序设计，线性代数和微积分的基本概念，但从本系列中学到东西，不需要事先了解它们。

欢迎阅读 Python 机器学习系列教程的回归部分。这里，你应该已经安装了 Scikit-Learn。如果没有，安装它，以及 Pandas 和 Matplotlib。

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

先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn (http://scikit-learn.org) 警告：从版本0.9（在2011年9月发布）起，scikit-learn导入路径从scikits.learn 改为 sklearn 3.5.1 加载样例数据集 首先，我们将加载一些数据来玩玩。我们将使用的数据是知名的非常简单的花数据鸢尾花数据集。 我

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问项目问的很细，但不拷打，纯交流。 中间问了推理加速的选择，大概讲了讲vllm和deepspeed-mii主要的一些推理加速的技术路线。 问了问推理框架的选择，说了一下vllm，deepspeed-mii和sglang的使用体验。 问了问模型增大主要带来的是什么瓶颈，分别讲了计算瓶颈和访存瓶颈。 无八股，无代码题。 方向其实不太匹配，挂了也正常，许愿一个二面吧 #秋招##卓驭科技#

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终于轮到我写面经了，之前因为拿不到oc一直不敢写，现在感觉成功了90%，就先半场开个香槟，攒攒人品。 bg：双9，非科班，一篇二区，一篇准备投二区，两个项目，一个项目论文，一个项目专利。 简历挂：360，携程，美团，阿里云 其中阿里云点名批评，hr给我打电话，问我要不要走他们部门的流程，如果走的话可能要一个月的时间，还贴心地说如果觉得部门不合适的话可以给我推到其他部门，我深受感动，当即同意进入流程