这份文件的目的是要提供 Python 之机器学习套件 scikit-learn (http://scikit-learn.org/) 的中文使用说明。一开始的主要目标是详细说明 scikit-learn 套件中的范例程式的使用流程以及相关函式的使用方法。目前使用版本为 scikit-learn version 0.19 以上
Python 是一种通用的高级编程语言,越来越多地用于数据科学和设计机器学习算法。 本教程简要介绍了 Python 及其库,如 numpy,scipy,pandas,matplotlib,并解释了如何应用它来开发解决实际问题的机器学习算法。
有关TensorFlow与其他框架的详细对比可以阅读: https://zhuanlan.zhihu.com/p/25547838 01 TensorFlow的编程模式 编程模式分为两种:命令式编程与符号式编程 前者是我们常用的C++,java等语言的编程风格如下 命令式编程看起来逻辑非常清晰,易于理解。而符号式编程涉及较多的嵌入和优化,如下 执行相同的计算时c,d可以共用内存,使用Tenso
每次将一个类别作为正类,其余类别作为负类。此时共有(N个分类器)。在测试的时候若仅有一个分类器预测为正类,则对应的类别标记为最终的分类结果。 【例】当有4个类别的时候,每次把其中一个类别作为正类别,其余作为负类别,共有4种组合,对于这4中组合进行分类器的训练,我们可以得到4个分类器。对于测试样本,放进4个分类器进行预测,仅有一个分类器预测为正类,于是取这个分类器的结果作为预测结果,分类器2预测的结果是类别2,于是这个样本便属于类别
一面4.3 问了下GNN相关的知识(由于我是graph背景) 以及机器学习的基础知识 二面4.10 问了下实习的项目以及之前做过一深度学习相关的东西 特别细 #你收到了团子的OC了吗# offer4.17
主要内容:决策树和随机森林,算法应用及其实现,总结随机森林(Random Forest,简称RF)是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法,它的基本单位是决策树模型,而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习(Ensemble Learning)方法。我们知道,集成学习的实现方法主要分为两大类,即 Bagging 和 boosting 算法,随机森林就是通过【Bagging 算法+决策树算法】实现的。前面已经学习过决策树算法,因此随机森林算法
我是机器学习算法的新手。我正在学习基本算法,如回归、分类、聚类、序列建模、在线算法。互联网上的所有文章都展示了如何将这些算法用于特定数据。没有关于在正式生产环境中部署这些算法的文章。所以我的问题是 1) 如何在生产环境中部署机器学习算法? 2)机器学习教程中遵循的典型方法是使用一些训练数据构建模型,并将其用于测试数据。但是,是否建议在生产环境中使用这种模型?传入的数据可能会不断变化,因此模型将无效
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
本来三十分钟的面试,我直接十四分钟完事,面试官不问具体项目做了啥,就从你做的项目里面挖知识点,基本问的都是纯八股,很基础的问题,但是我太菜了(我答的很不好,可能还没到问项目呢😅),面试官人很好,你说不会,他就说那咱换一个,反问之后还给我提建议来着。 总结,体验还可以,问题在自己太菜😂
本文向大家介绍机器学习之KNN算法原理及Python实现方法详解,包括了机器学习之KNN算法原理及Python实现方法详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了机器学习之KNN算法原理及Python实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 文中代码出自《机器学习实战》CH02,可参考本站: 机器学习实战 (Peter Harrington著) 中文版 机器学习实战 (Peter
百度2024秋招机器学习一面面经 岗位:机器学习/数据挖掘/NLP-T联合 部门:百度地图 地点:北京 一面 自我介绍 对项目和实习的大概询问,没有去深挖,只是对一些问题进行询问 询问对大模型的了解,讲了 RLHF 的原理 RLHF是一种新的训练范式,通过使用强化学习方式根据人类反馈来优化语言模型。一共包括三个步骤: 预训练一个语言模型(LM) 收集数据并训练奖励模型 (Reward Model,
7.27一面 面试官人很好,问到我不会的就换别的问了,全程一个小时。 先自我介绍,再根据自我介绍里的内容进行提问,关于研究方向的问题,想了解我的研究方向大致是怎样的,让我大概就研究任务和主要方法还有数据集方面做介绍。 关于语言情况,我说我主要是用Python,她说他们C++用得多,我说本科用过,但是研究生期间没用了。她说他们Python只是拿来实验一下算法,主要还是用C++做底层的开发和改进优化。
前段时间投算法实习一直没回应,当时觉得连简历都过不了很焦虑,还发了一条动态挺多人回我的。后来陆陆续续也有企业找我笔试,目前做的两个都过了。周中收到了百度的面试通知。 人生中第一次求职面试,不出意外地凉了。细问了项目,有一个强化学习相关的项目面试官相关知识应该挺熟悉,但是我主要做的是数据分析方面的工作,所以对核心算法的实现回答得牛头不对马嘴另一个项目浅问了一下。 然后就手搓代码了。一道搓出来了另一道
本文向大家介绍机器学习中有哪些不同的梯度下降算法?,包括了机器学习中有哪些不同的梯度下降算法?的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 使用梯度下降的背后思想是在各种机器学习算法中将损失降至最低。从数学上讲,可以获得函数的局部最小值。 为了实现这一点,定义了一组参数,并且需要将它们最小化。给参数分配系数后,就可以计算误差或损失。接下来,权重被更新以确保误差最小化。除了参数,弱学习者可以是用户,例如
本文向大家介绍哪些机器学习算法不需要做归一化处理?相关面试题,主要包含被问及哪些机器学习算法不需要做归一化处理?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 概率模型不需要归一化,因为他们不关心变量的值,而是关心变量的分布和变量之间的条件概率,如决策树、RF。而像Adaboost、GBDT、SVM、LR、KNN、KMeans之类的最优化问题就需要归一化