常见面试之机器学习算法思想简单梳理

于 2014-04-16 21:51:56 发布
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　　然后从频率最小的单项P开始，找出P的条件模式基，用构造FP_Tree同样的方法来构造P的条件模式基的FP_Tree，在这棵树上找出包含P的频繁项集。

　　依次从m,b,a,c,f的条件模式基上挖掘频繁项集，有些项需要递归的去挖掘，比较麻烦，比如m节点，具体的过程可以参考博客：Frequent Pattern 挖掘之二(FP Growth算法)，里面讲得很详细。


　　参考资料：

　　 Harrington, P. (2012). Machine Learning in Action, Manning Publications Co.

      最近邻算法（维基百科）

      马氏距离（维基百科）

　　 聚类（百度百科）

      https://www.coursera.org/course/ml

      SVD在推荐系统中的应用

      吴军 and 谷歌 (2012). 数学之美, 人民邮电出版社.

      2010龙星计划：机器学习 对应的视频教程：2010龙星计划机器学习视频教程

      GBDT（MART） 迭代决策树入门教程 | 简介

      Ng的cs229课程资料

      斯坦福大学公开课 ：机器学习课程

      Frequent Pattern 挖掘之二(FP Growth算法)

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华为 1+X《网络系统建设与运维（中级）》 认证模拟实验上机试题
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论文、开发文档、数据文档、源码 个人经导师指导并认可通过的高分设计项目，项目中的源码都是经过本地编译过可运行的，都经过严格调试，确保可以运行！主要针对计算机相关专业的正在做大作业、毕业设计的学生和需要项目实战练习的学习者，资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。
深度学习基于PyTorch的改进EfficientNet模型设计：引入StripCGLU模块提升图像分类性能
06-17
内容概要：本文介绍了一种改进的EfficientNet模型，主要通过引入StripCGLU模块来增强模型性能。StripCGLU模块结合了水平和垂直条带卷积与GLU门控线性单元，具体实现包括两个二维卷积层（分别用于水平和垂直方向）以及批量归一化层。改进后的EfficientNet在部分MBConv块后插入StripCGLU模块，并调整分类器输出层以适应指定类别数量。此外，提供了测试代码验证模型结构及其输入输出情况。; 适合人群：对深度学习尤其是卷积神经网络有一定了解的研究人员或开发者，特别是关注图像分类任务优化的人群。; 使用场景及目标：①理解卷积神经网络中引入新型模块（如StripCGLU）的方法；②学习如何基于现有模型（如EfficientNet）进行自定义修改以提升特定任务表现；③掌握条带卷积与GLU门控机制的应用方式。; 阅读建议：本文涉及较多技术细节，建议读者具备一定的PyTorch编程基础和卷积神经网络理论知识。在阅读时可以结合提供的测试代码，尝试运行并理解各部分的功能实现。
2021中科大软院高软（MN）考试回忆及编程题答案
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/0c983733fad2 本文主要回顾了2021年之前及2021年中国科学技术大学软件学院（简称“中科大软院”）高级软件工程（MN）专业的考试情况，重点聚焦于编程题。编程题在考试中的占比不断提高，因此考生需要深入理解这些题目及其解题方法。 中科大软院的高级软件工程专业致力于培养具备深厚理论基础和强大实践能力的高级软件人才。课程设计注重理论与实践相结合，以满足软件行业对高素质工程师的需求。考试内容通常涵盖计算机基础知识、软件工程理论、编程语言、数据结构与算法、操作系统、数据库系统等多个领域。2021年的考试中，编程题的比重进一步提升，这体现了学院对学生实际编程能力和问题解决能力的重视。 编程题通常涉及常见的编程问题，例如字符串处理、数组操作、递归算法、图论问题等，也可能包括网络编程、数据库查询或系统设计等特定领域的应用。考生需要熟练掌握至少一种编程语言，如C++、Java、Python等，并具备较强的算法分析和实现能力。在解题过程中，考生需要注意以下几点：一是准确理解题目要求，避免因误解而导致错误；二是合理选择并设计算法，考虑时间复杂度和空间复杂度，追求高效性；三是遵循良好的编程规范，注重代码的可读性和可维护性；四是考虑边界条件和异常情况，编写健壮的代码；五是编写测试用例，对代码进行充分测试，及时发现并修复问题。 对于备考的同学，建议多做历年试题，尤其是编程题，以熟悉题型和解题思路。同时，可以参加编程竞赛或在在线编程平台（如LeetCode、HackerRank）进行实战训练，提升编程和问题解决能力。此外，关注PPT中的编程代码也很关键，因为这些代码可能是老师给出的示例或解题思路，能够帮助学生更好地理解和掌握编程题的解法。因此，考生需要深入学习PPT内容，理解代码逻辑，并学会将其应用到实际编程题目中。 总之，对于
2017年3D SAR成像MATLAB代码实现
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/502b0f9d0e26 该存储库包含用于合成孔径雷达（SAR）图像处理及自动对焦算法的完整源代码，详细信息可参考各子目录中的README文件。 其中，data_collection子目录中的程序用于实时采集雷达数据。 2d_autofocus子目录包含用于二维光圈自动对焦的代码，其功能与3d_autofocus类似，但仅适用于二维场景，未来可能会被废弃，转而使用更具灵活性的3d_autofocus，后者能够生成二维光圈并实现三维自动对焦模拟数据的生成，其相关脚本以Matlab编写。 gps和power子目录暂无具体说明。 support子目录则是一个贯穿始终的大型辅助MATLAB代码库，为整个存储库中的其他程序提供支持。
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Java开发高还原度坦克大战游戏及文章分享
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/27aaeeaf622d 很抱歉，我无法成功解析您提供的链接。这可能是由于链接本身存在问题，或者与网络状况有关。建议您检查链接的合法性，确认网址是否正确无误，或者稍后再尝试访问。如果您有其他问题需要帮助，或者需要我协助回答与该链接无关的内容，请随时告知，我会尽力为您提供支持。
百度地图GPS导航软件压缩包
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/5c50e6120579 在Android移动应用开发中，定位功能扮演着极为关键的角色，尤其是在提供导航、本地搜索等服务时，它能够帮助应用获取用户的位置信息。以“baiduGPS.rar”为例，这是一个基于百度地图API实现定位功能的示例项目，旨在展示如何在Android应用中集成百度地图的GPS定位服务。以下是对该技术的详细阐述。 百度地图API简介 百度地图API是由百度提供的一系列开放接口，开发者可以利用这些接口将百度地图的功能集成到自己的应用中，涵盖地图展示、定位、路径规划等多个方面。借助它，开发者能够开发出满足不同业务需求的定制化地图应用。 Android定位方式 Android系统支持多种定位方式，包括GPS（全球定位系统）和网络定位（通过Wi-Fi及移动网络）。开发者可以根据应用的具体需求选择合适的定位方法。在本示例中，主要采用GPS实现高精度定位。 权限声明 在Android应用中使用定位功能前，必须在Manifest.xml文件中声明相关权限。例如，添加<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION" />，以获取用户的精确位置信息。 百度地图SDK初始化 集成百度地图API时，需要在应用启动时初始化地图SDK。通常在Application类或Activity的onCreate()方法中调用BMapManager.init()，并设置回调监听器以处理初始化结果。 MapView的创建 在布局文件中添加MapView组件，它是地图显示的基础。通过设置其属性（如mapType、zoomLevel等），可以控制地图的显示效果。 定位服务的管理 使用百度地图API的LocationClient类来管理定位服务
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《飞跃手册系列汇总资料合集》
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 很久以前，人们就意识到留学是一个极其复杂的过程。最早期的留学生大多是国内名校的学生，他们凭借奖学金出国深造，那是一个充满理想的年代。当时，留学申请的流程极为繁琐，九十年代时，电子邮件尚未普及，越洋电话费用高昂，申请留学往往需要提前3年左右开始准备，递交材料、交流信息主要依靠纸质信件，一来一回可能需要数月时间。能在这样的条件下坚持下来，几乎需要一种信念支撑。 在那个时期，留学论坛是留学生们交流的重要平台，滴答、GTER、紫霞、北大未名等论坛非常有名。北大未名论坛上，一群已经出国或准备出国的校友们，凭借自己的经验和资源，精心整理了一份详尽的留学指南——《飞跃手册》。这份手册涵盖了留学的全过程：前期包括什么样的人适合留学、申请前应做哪些准备；中期涉及申请材料的撰写、如何获取有用信息；后期甚至包括飞跃前该带什么礼物等内容。其细致程度令人惊叹，比如申请时该拜什么寺庙、如何乘坐公交车前往、车票价格以及香火钱数额等，都一一介绍清楚。而且这份手册是免费提供给有需要的人的，为广大留学生提供了极大的帮助。
机器学习考研复试面试
03-27
<think>好的，我现在需要帮用户解答关于机器学习方向考研复试和面试的常见问题及准备方法。首先，用户的需求很明确，但作为新手，我需要仔细分析他的问题，确保覆盖所有可能的方面。 首先，用户提到的是考研复试和面试，所以需要明确这两个环节的不同。复试通常包括笔试和面试，而面试可能涉及专业问题、项目经验、个人规划等。用户特别关注机器学习方向，所以重点应该放在机器学习相关的知识点上。 接下来，我需要回忆常见的机器学习复试问题。根据引用[2]，监督学习和无监督学习的区别是一个基础问题，必须包括在内。其他可能的问题包括过拟合与欠拟合、模型评估指标、算法原理（如SVM、决策树、神经网络）等。此外，项目经验也是面试中常被问到的，用户需要准备如何描述自己的项目，包括解决的问题、方法、结果等。 然后，准备技巧方面，用户可能需要了解如何系统复习，比如整理知识框架、刷题、模拟面试等。引用[1]中提到的测试分类虽然不直接相关，但说明结构化的回答方式很重要，可能需要分点列出技巧，如基础概念、算法推导、代码能力、项目复盘等。 还要考虑用户可能的深层需求，比如如何应对压力面试，或者没有项目经验怎么办。这时候需要建议用户即使没有实际项目，也可以通过复现经典论文、参加竞赛来积累经验。 另外，代码能力在机器学习面试中也很重要，特别是手写算法或伪代码。比如K近邻、线性回归的代码实现，这些可能需要用户提前练习。 最后，综合问题部分，可能会涉及机器学习的发展趋势或伦理问题，用户需要有一定的了解，并能表达自己的见解。比如当前的热点如深度学习、强化学习，或者AI伦理中的隐私问题。 总结下来，回答的结构应该是先分常见问题，再讲准备技巧，每个部分都要详细但清晰。需要确保覆盖基础概念、算法、项目、代码和综合问题，同时引用相关的资料来支持答案，比如引用[2]中关于机器学习的定义和应用场景。还要注意使用正确的LaTeX格式，比如行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，并检查语法是否正确。最后生成的相关问题要围绕机器学习复试展开，帮助用户进一步深入准备。</think>### 机器学习考研复试/面试常见问题及准备技巧 #### 一、基础概念类问题 1. **机器学习的定义与核心思想** 回答需包含：从数据中学习模式（而非显式编程）、通过优化模型参数提升性能。例如： > 机器学习是以数据为基础，通过构建模型从经验中学习规律，并用于预测或决策[^2]。 2. **监督学习与无监督学习的区别** - 监督学习：输入数据有标签，目标是学习输入到输出的映射（如分类、回归） - 无监督学习：输入数据无标签，目标是发现隐藏结构（如聚类、降维）[^2] 3. **过拟合与欠拟合的解决方法** - 过拟合：正则化（如$L_1/L_2$范数）、交叉验证、数据增强 - 欠拟合：增加模型复杂度、特征工程 #### 二、算法推导类问题 1. **线性回归的损失函数及求解** 损失函数： $$ J(\theta) = \frac{1}{2m}\sum_{i=1}^m (h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})^2 $$ 求解方法：最小二乘法（闭式解$\theta = (X^TX)^{-1}X^Ty$）或梯度下降。 2. **SVM的优化目标与核函数作用** - 目标：最大化分类间隔，转化为凸二次规划问题 - 核函数：将低维线性不可分数据映射到高维空间（如RBF核$K(x,z)=e^{-\gamma\|x-z\|^2}$） #### 三、代码能力类问题 1. **手写K近邻伪代码** ```python def KNN(X_train, y_train, x_test, k): distances = [sqrt(sum((x - x_test)**2)) for x in X_train] k_indices = argsort(distances)[:k] k_labels = [y_train[i] for i in k_indices] return mode(k_labels) ``` 2. **逻辑回归的梯度下降实现** ```python def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def logistic_regression(X, y, lr=0.01, epochs=1000): theta = np.zeros(X.shape[1]) for _ in range(epochs): z = X.dot(theta) h = sigmoid(z) gradient = X.T.dot(h - y) / len(y) theta -= lr * gradient return theta ``` #### 四、项目经验类问题 1. **如何描述项目？** 使用STAR模型： - **S**ituation：项目背景（如“基于LSTM的股票预测”） - **T**ask：你的角色（数据清洗/模型调参） - **A**ction：具体技术细节（特征选择方法、模型评估指标） - **R**esult：量化成果（如准确率提升至85%） 2. **没有项目经验怎么办？** - 复现经典论文（如ResNet、Transformer） - 参加Kaggle竞赛（如Titanic、House Prices） #### 五、综合开放类问题 1. **机器学习的未来趋势** - 预训练大模型（如GPT-4） - 自动化机器学习（AutoML） 2. **AI伦理问题** - 数据隐私保护（联邦学习） - 算法公平性（消除性别/种族偏见） --- ### 准备技巧 1. **知识框架梳理** 按“基础概念→经典算法（如决策树、SVM、神经网络）→前沿技术（如深度学习）”整理思维导图。 2. **模拟面试训练** 针对高频问题录制回答视频，观察语言流畅度与逻辑性。 3. **论文精读方法** 选择1-2篇顶会论文（如NeurIPS、ICML），重点理解： - 问题定义（Problem Formulation） - 创新点（Contribution） - 实验设计（Baseline对比） ---
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