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”。
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。
首先自我介绍,然后根据自我介绍提问 Q:指针和引用的区别 A:引用的本质就是指针,给变量起了一个别名巴拉巴拉 Q:看你了解Ros,说一下话题通信 A:话题通信是多对多,异步通信,发布者发布后不需要关注接受者是否接受。一开始发布者和接受者向master注册信息,是RPC,后面的tcp巴拉巴拉。 Q:用过单片机嘛,A :大学用过52单片机, Q: 52单片机是多少位的, A: 8 位的 Q:在52单片
因为投的比较晚,所以目前进行到一面,后面是主管面和HR 面。 一面(1小时20分钟):主要是聊项目和论文,撕了一道蒙特卡洛估计的题 从论文的DDPG算法开始聊,TD3,SAC算法,应用场景,优缺点啥的 聊王者荣耀比赛,从网络结构设计(特征工程、channel attention,self-attention,multi-head value estimation),奖励函数设计,算法设计(dual
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1.3节:L1和L2正则化。这是鬼仔第一次开设专栏,每篇文章鬼仔都会用心认真编写,希望能将每个知识点讲透、讲深,帮助同学们系统性地学习和掌握机器学习中的基础知识,希望大家能多多支持鬼仔的专栏~ 目前这篇是试读,后续的文章需要订阅才能查看哦(每周一更/两更),专栏预计更新30篇文章(只增不减),具体内容可以看专栏介绍,大家的支持是鬼仔
9.6一面 (30min) 面试官先说流程,一共考察两部分:一,简历上的项目提问+基础知识;二,个人综合素质与沟通交流能力。感觉更注重模型和特征的解释方面,说是因为要经常跟学统计的人打交道和合作。 自我介绍 项目提问,并穿插着问基础,比如讲一下特征选择的方法,特征重要性等等 问懂数理统计吗?讲一下假设检验的流程。特征选择的卡方检验。 碰到给客户解释不清的东西,或者他听不懂,怎么解决? IT领域裁员
一面: 自我介绍 说一下卡方检验 树的剪枝 GBDT 随机过程 ADASYN(我简历里面写了这个所以才问的) SVM常用核函数 问项目 反问 二面: 自我介绍 GBDT(问的巨细,包括为什么可以用负梯度拟合残差、如果换个loss function还可以用负梯度拟合吗) 拉格朗日插值法具体怎么算的(我简历里面写了这个所以才问的) 回归树用什么损失函数(我回答了一堆分类树的,傻杯了哈哈哈哈) 用三个词
本文向大家介绍学习Node.js模块机制,包括了学习Node.js模块机制的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 一、CommonJS的模块规范 Node与浏览器以及 W3C组织、CommonJS组织、ECMAScript之间的关系 Node借鉴CommonJS的Modules规范实现了一套模块系统,所以先来看看CommonJS的模块规范。 CommonJS对模块的定义十分简单,主要分为模块引用
简单的自我介绍 我是一名双非大二学生,目前学习方向为Java后端,快速学习并学到了springboot,并和实验室的朋友做了一个简单的微信小程序,想在寒假找份有关互联网的实习,打算海投,城市和公司暂时没有特别强烈的意向,我会再次牢固的复习一遍Java整套学习知识,并且开始补充算法知识刷算法题,来备战这次寒假实习,并且想报名参加蓝桥杯Java B组的比赛,希望我的一些学习笔记能为你带来一些帮助,这次
本文向大家介绍Python常用算法学习基础教程,包括了Python常用算法学习基础教程的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本节内容 算法定义 时间复杂度 空间复杂度 常用算法实例 1.算法定义 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一
第四部分 生成学习算法(Generative Learning algorithms) 目前为止,我们讲过的学习算法的模型都是$p (y|x;\theta)$,也就是给定 $x$ 下 $y$ 的条件分布,以 $\theta$ 为参数。例如,逻辑回归中就是以 $h_\theta(x) = g(\theta^T x)$ 作为 $p (y|x;\theta)$ 的模型,这里的 $g$ 是一个 $S$型函
本文向大家介绍机器学习的时间序列是什么?,包括了机器学习的时间序列是什么?的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 顾名思义,时间序列是包含特定时间段或时间戳的数据。它包含一定时间段内的观察结果。这类数据告诉我们变量是如何根据各种因素随时间变化的。时间序列分析和预测可以用来预测未来某个时间的数据。 单变量时间序列包含在一段时间内某些时间实例中针对单个变量获取的值。多元时间序列包含在相同的周期性时间