机器学习刷题过程中的Point汇总

最新推荐文章于 2024-12-24 10:34:42 发布
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该博客主要对机器学习刷题过程中的要点进行了汇总，聚焦于机器学习领域，为相关学习和实践提供了关键信息。

机器学习刷题过程中的Point汇总

分治法在算法竞赛中的高效应用技巧
AI 算法实战派
06-25 1045
本文旨在系统性地介绍分治法在算法竞赛中的应用，包括基础概念、经典算法实现、性能分析和实战技巧。内容涵盖从入门到进阶的知识点，适合准备算法竞赛的选手系统学习和提升。核心概念与联系：解释分治法的基本思想和特点算法原理与实现：分析经典分治算法及其Python实现时间复杂度分析：深入讲解分治法的时间复杂度计算方法竞赛应用技巧：分享实际竞赛中的分治策略和优化方法实战案例解析：通过具体竞赛题目演示分治法的应用分治法(Divide and Conquer)
人工智能算法面试大总结-总目录
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09-15 2万+
涉及秋招、春招、社招
【机器学习刷题】
Yogurtboyyy的博客
08-08 231
简单来讲：假设我们想估计A和B这两个参数，在开始状态下二者都是未知的，但如果知道了A的信息就可以得到B的信息，反过来知道了B也就得到了A。可以考虑首先赋予A某种初值，以此得到B的估计值，然后从B的当前值出发，重新估计A的取值，这个过程一直持续到收敛为止。8、EM是一种迭代式的方法，它的基本思想就是：若样本服从的分布参数θ已知，则可以根据已观测到的训练样本推断出隐变量Z的期望值（E步），若Z的值已知则运用最大似然法估计出新的θ值（M步）。5、常用的划分测试集和训练集的划分方法：留出法、交叉验证法、自助法。
1000面试题，BAT机器学习面试刷题宝典.rar
05-26
1000面试题，BAT机器学习面试刷题宝典
【科学刷题】机器学习岗特有的算法题
using namespace 数学工具构造器;
04-13 767
文章目录1 手推公式与实现简单模型1.1 实现Logistic Regression1.2 实现Linear Regression1.3 实现Kmeans1.4 实现UserCF2 概率统计2.1 采样算法2.1.1 均匀分布采样：随机线型发生器2.1.2 用均匀分布生成高斯分布2.1.3 用高斯分布生成均匀分布2.1.4 蓄水池抽样2.1.5 Alias Sampling2.1.6 randM 生成 randN2.2 排列组合与古典概型2.3 几何概型2.4 期望方差3 高等数学3.1 梯度3.2 泰勒公
数据挖掘竞赛，算法刷题网址汇总
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
02-26 7472
数据竞赛类网站 Kaggle阿里巴巴天池大数据比赛DataCastleCCF大数据与计算智能大赛Di-Tech算法大赛KDD-CupKDnuggets Competition全国高校云计算应用创新大赛Byte Cup国际机器学习竞赛WID数据竞赛数据火车竞赛网站DrivenData Competition上海SODA大赛赛氪网TopCoder大赛网 数据科学&机器学习的在线学习资源
2018/4/5机器学习之刷题
隔海前尘
04-05 1319
下列不是SVM核函数的是：(B)A.多项式核函数B.logistic核函数C.径向基核函数D.Sigmoid核函数SVM核函数包括线性核函数、多项式核函数、径向基核函数、高斯核函数、幂指数核函数、拉普拉斯核函数、ANOVA核函数、二次有理核函数、多元二次核函数、逆多元二次核函数以及Sigmoid核函数。支持向量机是建立在统计学习理论基础上的新一代机器学习算法，支持向量机的优势主要体现在解决线性不可...
2024大数据面试题汇总(完善中。。。)
为人性僻 语不惊人
06-18 2913
自己汇总的面试题，涉及到大数据的常用组件，将持续更新... ... 部分图片不全，后期继续完善 更新记录: 2024-6-18 初版0.1.0 :hadoop，hbase，doris，hive，mysql，es 2024-6-26 1.0.0 : java，spark，redis，kafka，flink，kafka，数据仓库
C++知识梳理
qq_21717739的博客
08-06 1761
???? Github    |    ???? Docsify 简体中文    |    English ???? 关于 ???? 本仓库是面向 C/C++ 技术方向校招求职者、初学者的基础知识总结，包括语言、程序库、数据结构、算法、系统、网络、链接装载库等知识及面试经验、招聘、内推等信息。 ???? 侧边目录支持方式：???? Docsify 文档、Github + TOC 导航（TOC预览.png） ???? 保存为 PDF 方式：使用 Chrome 浏览器打开 ???? Docsify
[译] 同时使用多的相机流，阿里巴巴安卓面试题答案
m0_61418295的博客
09-03 259
// 在我们的样例中，SurfaceView 会自动更新。 // ImageReader 有自己的回调，我们必须监听，以检索帧 // 所以不需要为捕获请求设置回调 session.setRepeatingRequest(combinedRequest.build(), null, null) 如果你正确配置了目标 surfaces，则此代码将仅生成满足 [StreamComfigurationMap.GetOutputMinFrameDuration(int, Size)]( ) 和 [StreamCom
机器学习面试题(3).docx
04-03
这是一些关于机器学习面试的一些问题的整理，虽然不是特别详细，但希望能帮助需要的人们，祝大家早日找到好的工作！
机器学习算法工程师--刷题1000题
Talk is cheap, show me the code!
10-07 2760
本文主要收集所有机器学习相关测试题，并且对其中的知识解释，包括知识查找链接、实现代码，方便使用，通过刷题巩固知识框架，和大家共同努力！
机器学习实战运用：速刷牛客5道机器学习题目
master_hunter的博客
07-16 1740
能使用机器学习算法模型的业务场景还是很少的，而且检验成本高，一般是建模比赛或者是其他相关赛事才能用到机器学习模型，而且衡量模型质量检测也是个问题。我们在学习阶段比较难应用到部分算法而且仅参照书本上少数例子很容易遗忘，在网上搜索有关机器学习算法练习的时候发现牛客正好有此题目分类，但是题目量比较少仅有五道，也算是练练手吧~牛客刷题使用方法题目还是太少了一下就做完了，希望牛客再出点题目，不够做。牛客刷题httpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttps。...
机器学习必刷题-手撕推导篇(3)：FM与softmax
u012416259的博客
08-03 668
本系列文章对常见的机器学习面试题进行了搜集、分类和整理，主要包括”手撕推导篇“、“模型比较篇”、“工程经验篇”以及“基础概念篇”等多个板块，旨在帮助广大算法工作者能够从容应对求职面试！ 推导FM (1) 线性拟合(LR) 缺点： 线性拟合无法自动表示特征的相互组合，组合特征都是通过人工特征工程加入的，费时费力。 (2) Poly2 在LR基础上，加入任意两个特征之间的关系 其中，wij是fe...
【转】机器学习 - 竞赛网站，算法刷题网站
Hi! 7-clock
03-28 316
转载仅为个人记录使用 请访问源地址：https://blog.youkuaiyun.com/zk_j1994/article/details/76019650 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.youkuaiyun.com/ZK_J1994/article/deta...
牛客网刷题笔记（二）机器学习
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03-16 331
各种分类方法 二分类：每个分类器只能把样本分为两类。这个分类器学习过程就是解一个基于正负二分类推导而来的一个最优规划问题（对偶问题），要解决多分类问题 就要用决策树把二分类的分类器级联。 层次聚类：创建一个层次等级以分解给定的数据集。此方法分为自上而下（分解）和自下而上（合并）两种操作方式。 K-中心点聚类：挑选实际对象来代表簇，每个簇使用一个代表对象，它是围绕中心...
机器学习知识点练习题
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一，单选题 1.逻辑回归在训练的过程当中，如果有很多的特征高度相关或者说有一个特征重复了100遍，会有怎么样的影响？（） A。会让分类器的准确率降低 B.会让分类器的准确率提高 C。不会影响分类器的准确率 D。结果不确定，与特征具体值有关 2.逻辑回归的损失函数是下列哪一种？（） A。平方损失函数 B。对数损失函数 C。Hinge Loss 0-1 损失函数 D。绝对值损失函数 3.假设在庞大的数...
机器学习题库
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机器学习-题库 1、下列属于有监督算法的是() A、 决策树 B、K-均值C、贝叶斯D、SVM 答案： ACD 2、机器学习在自然语言处理领域的应用不包括（）。 A、问答系统 B、 信息收取 C、 病理分析D、实时翻译 答案：C 3、机器学习是人工智能里面一个非常重要的技术，深度学习是机器学习里面 的一种方法。(✓) 4、以下哪个步骤将原始数据进行变换、变量相关性、标准化等任务()。
牛客机器学习面试刷题（二）
qq_42007339的博客
05-13 630
牛客刷题（二） 设f(x)在x0可导，则是-2 f ’ (x0)，导数的定义 判别式模型与生成式模型的区别 对于输入x，类别标签y： 产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y) 判别式模型估计条件概率分布P(y|x) 产生式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型，但反过来不行。 判别式模型常见的主要有： knn是判别模型（下图中错误） EM算法： 只有观测序列，无状态序列时来学习模型参数，即Baum-Welch算法 维特比算法： 用动态规划解决HMM的预测问题，不是参数估计 前向后向：用来
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