《机器学习》专题

本文向大家介绍机器学习和人工智能之间的区别，包括了机器学习和人工智能之间的区别的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 人工智能 人工智能是指可以使非自然元素变得智能的科学。简单来说，人造物体，人造物体可以自己理解和思考。 机器学习 机器学习是指机器无需编程即可学习的方式。简而言之，机器学习是数据驱动的应用程序，它可以基于变化的输入做出自己的决定，并且可以随着时间的推移改进其决定。 以下是机器学习

本文向大家介绍Python机器学习之K-Means聚类实现详解，包括了Python机器学习之K-Means聚类实现详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文为大家分享了Python机器学习之K-Means聚类的实现代码，供大家参考，具体内容如下 1.K-Means聚类原理 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大

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。

假设我有两组不同的特性A和B。我正在尝试确定哪一组特性是最好的。由于我的数据集很小，所以我使用了漏掉一个交叉验证作为最终指标。我正试图弄清楚我的实验装置，我在以下几种方式中做出选择： 1） 将特征集A赋予我的分类器（并可选地运行特征选择），将特征集B赋予同一分类器（也可选地运行特征选择），然后比较这两个分类器之间的LOOCV错误？ 2） 将特征集A和B赋予分类器，然后明确地对其进行特征选择，然后根

我在新的Azure机器学习工作室工作，但我没有看到像Azure机器学习经典版那样转换为ARFF模块。是否有人知道此功能是否仍然存在以及如何访问它？

全程面试大概1小时，流程： 1.自我介绍，（项目，实习。。。。。） 2. 决策树原理 3.信息熵和基尼系数取值范围，连续性和离散型数据是否都能用 4. XGBoost原理 5.为什么要用泰勒展开 7.PCA原理 8.什么样矩阵PCA不适用 9.SVM损失函数 10. 决策森林和决策树的对比，分类和回归分别如何决策 11. 啥叫多态？啥叫重写？ 12. Python 迭代器和生成器是怎么回事？ （本

资料内容涵盖 小白（前置知识） 初级（了解初识） 中级（系统学习） 高级（应用拓展） 部分文件清单 /小白（前置知识）/ /小白（前置知识）/数学/ /小白（前置知识）/数学/复分析(原书第3版) L /小白（前置知识）/数学/复分析笔记 /小白（前置知识）/数学/小波与傅里叶分析基础 /小白（前置知识）/数学/线性代数 /小白（前置知识）/数学/线性代数第8版 /小白（前置知识

本项目对 spark ml 包中各种算法的原理加以介绍并且对算法的代码实现进行详细分析，旨在加深自己对机器学习算法的理解，熟悉这些算法的分布式实现方式。

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”。

一共50分钟左右，基本没八股 1.自我介绍 2.挑一个项目详细介绍一下，我介绍了一下我的RAG的项目，吟唱完面试官说提问几个重要的点，第一个问了一下数据集怎么构建的，第二个问了一下大模型怎么解决幻觉问题，第三个问我数据集构建问答切分怎么考虑语义问题 3.让我详细介绍另一个项目，我另一个项目是论文项目，吟唱完面试官又提问几个重要的点，第一个问我论文里情绪划分详细怎么做的，第二个问我共情怎么定义的，都

一面 问实习 问的比较详细 然后问基础 XGBOOST算法详细介绍 XGBOOST算法与LightGBM区别 怎么筛选数据特征以及PCA怎么做 欠拟合怎么解决 注意不是过拟合 还问了一个业务问题 因为可能是美团平台事业部 写代码 leetcode 322 零钱兑换 要求同时输出零钱数量 以及 零钱组合 动态规划 粗心了 最开始只写了零钱数量 SQL 代码 比较简单 两个情形 一个题目 面试官水平挺

8-24面试，还没结果 算法题：矩阵中原有1的行和列置1，原地修改。要求空间复杂度低（我写的是复杂度最高的，面试官问有没有优化的方法，我讲了思路） 快速排序 单链表判断环的存在，如何找到入口 损失函数用过什么 python值传递和引用传递 过拟合如何解决 介绍SVM， pooling， 1*1conv transformer介绍，如果长序列爆显存，如何处理。 YOLOv8了解吗 目标检测的评估指标

🕒 岗位/面试时间 12.21 下午三点半到四点半 👥 面试题目 自我介绍 ︎●八股文：BN 层原理 输出维度 计算步骤/ BN 和 LN 的区别/L1 正则和 L2 正则/过拟合怎么解决/梯度消失的原因和解决 ︎●项目：样本不平衡怎么解决/Focal Loss 是怎么计算的/增量学习的过程/知识蒸馏是怎么更新的/😇BN 层的缺点/为什么视觉不怎么用 LN?（我猜测是因为图像通道数目的原因，

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

很奇怪， 这种完全不匹配，还能过我到二面。。。 这个组做推荐业务的，也不设计大模型推荐，。。。所以感觉面试官也不知道问我啥 1.自我介绍 2.针对一个项目介绍 3.你觉得怎么写 prompt 是比较好的 prompt？ 4.如果你需要生成一个广告或者摘要， 你怎么做让模型的字数尽可能少？ 5.为什么你们的业务要用这个基座不用那个？ 6.你用过那么多大模型，他们有啥区别？（就从激活函数 NORM p