本文向大家介绍python实现机器学习之元线性回归,包括了python实现机器学习之元线性回归的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 一、理论知识准备 1.确定假设函数 如:y=2x+7 其中,(x,y)是一组数据,设共有m个 2.误差cost 用平方误差代价函数 3.减小误差(用梯度下降) 二、程序实现步骤 1.初始化数据 x、y:样本 learning rate:学习率 循环次数loopNu
本文向大家介绍基于Python和Scikit-Learn的机器学习探索,包括了基于Python和Scikit-Learn的机器学习探索的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 你好,%用户名%! 我叫Alex,我在机器学习和网络图分析(主要是理论)有所涉猎。我同时在为一家俄罗斯移动运营商开发大数据产品。这是我第一次在网上写文章,不喜勿喷。 现在,很多人想开发高效的算法以及参加机器学习的竞赛。所以他
我有一个模型(加载到内存中),它在生产中使用来自消息队列消息/数据来进行预测。我有一个单独的过程,每隔几个小时重新训练模型(必要的)。在每次重新训练发生时,触发模型将新训练的版本重新加载到内存中的最佳方法是什么?目前,我只是让生产模型每隔一段时间或每1000条消息重新加载一次。 我想,如果不是消息队列,而是一个WebServer的话,这会更容易。这样我就可以有一个可以触发重新加载的endpoint
来源:http://www.infoq.com/cn/news/2015/09/Python 随着科技的发展,拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日,密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争,分析了自己选择Python的原因。 目前,
今天人工智能领域的研究者,几乎无人不谈深度学习。很多人甚至高喊出了「深度学习 = 人工智能」的口号。毋庸讳言,深度学习绝对不是人工智能领域的唯一解决方案,二者之间也无法画上等号。但说深度学习是当今乃至未来很长一段时间内引领人工智能发展的核心技术,则一点儿也不为过。
记录一下面试遇到的一些题目,有的我自己写了答案,有的没写,这只是目前我能想起来的所有问题,希望可以给大家一点参考,如果我写的答案有不对的也请大家指教! 1.BN和LN的区别 2.什么情况下会发生梯度爆炸,如何解决(我们初始化的w是很大的数,w大到乘以激活函数的导数都大于1,那么连乘后,可能会导致求导的结果很大,形成梯度爆炸。 梯度截断:首先设置梯度阈值:clip_gradient,在后向传播中求出
9.20下午技术一面 1. 问实习 15mins 2. 问项目问论文 15mins 3. 最后说没有时间了,然后问我会不会C++,我说本科学过。 (无手撕) 访问: 1. 后续还有几轮面试?答:还有一轮或者两轮,也有可能后续直接HR面试 9.21 下午收到HR面通知 9.22 HR面试 攒人品,许愿offer #vivo##校招##秋招#
Dive into cheap deep learning,专注于让深度学习更划算更便宜,From your IQ, your devices, and your resource,从学习智力上、装备上、资源上。
#运筹优化# #京东# #实习# 一面70min: 1.自我介绍 2.介绍一下单纯形法 3.介绍一下分枝定界 4.介绍一下列生成 5.问项目(问了两个,深挖) 6.问实习经历 二面70min: 1.自我介绍 2.直接开始问项目(深挖,问的非常细) 3.问启发式项目(也很细) 4.gurobi有什么加速/启发式,有尝试过调整参数吗、效果如何 两轮面试问的非常细,从基础知识到项目,都要掌握的比较好
乱序 1、有了解fm吗。不太熟悉,核心思想是将wij分解为vil和vlj。 2、transformer的注意力机制。x复制3份,交由三个权重矩阵得到qkv,softmax(qk^T)/(根号dk)*v。之后就是一些具体在干嘛的,我说的用这个做的机器翻译,当时是纯手打完transformer成所以比较熟悉,记忆比较深刻,但是面试官好像没继续深入问下去。 3、说一下mmoe。这是一个多任务的双塔模型,
本书全面而详细地阐述了计算机科学的理论基础,从抽象概念的机械化到各种数据模型的建立,用算法、数据抽象等核心思想贯穿各个主题,很好地兼顾了学科广度和主题深度,帮助读者培养计算机领域的大局观,学习真正的计算机科学。
职位:深度学习算法工程师 base:上海 技术一面 (9/15) - 30min 自我介绍 项目介绍,随后围绕项目进行展开提问,会议论文与期刊论文之间的差异 反问 部门主要做感知(车道线、行人感知。。。 技术二面 (9/21) - 30min 没开摄像头 自我介绍 项目介绍,所有项目都介绍了一遍 中途会被打断问问题 反问 对除了自己所研究的方向外,还了解哪些,知不知道reid的方法、目标检测算法什
写写面经攒人品 一面 7月1日(50min) 1.项目介绍与深挖,同时抛些相关的八股,如ddp与dp差别 2.python的迭代器,生成器,报错机制 3.计算机存储结构。 4.知道哪些量化方法。 5.了解科大讯飞吗 二面 7月8号(40min) 1.项目介绍。 2.为什么选择这个岗位,你觉得是做些什么? 3.网络为什么要增加深度,好处是什么。为什么用两个3*3而不是一个5*5 4.pytorch的
我正在做这个算法练习,但我不完全理解公式。下面是练习: 给定一个string str和一对数组(该数组指示字符串中的哪些索引可以交换),返回通过执行允许的交换而产生的词典中最大的字符串。您可以交换任何次数的索引。 示例 对于str=“abdc”和pairs=[[1,4],[3,4]],输出应该是swapLexOrder(str,pairs)=“dbca”。 通过交换给定的索引,可以得到字符串:“c
分享面经 攒攒欧气! 一面 1. 首先是自我介绍加一个项目介绍 介绍了研究生期间的课题 用了什么方法?提升了多少指标?分析过badcase吗? 2. 简历有写大模型微调 问了目前的大模型微调方法你觉得哪一个最好? 3. 反问 二面 1. 自我介绍 2. 介绍命名实体识别项目,实体嵌套怎么解决? 3. 介绍大模型角色扮演项目,数据集怎么构建?原本微调后大模型只能扮演一个角色,问训练一次能否实现大模型