数据挖掘爱好者_123-优快云博客

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1、BAT机器学习面试1000题（701~705题）https://zhuanlan.zhihu.com/p/522247722、BAT机器学习面试1000题（706~710题）https://zhuanlan.zhihu.com/p/523198613、BAT机器学习面试1000题（711~715题）https://zhuanlan.zhihu.com/p/524117104、BAT...

2020-02-25 15:50:00 272

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1、BAT机器学习面试1000题（601~605题）https://zhuanlan.zhihu.com/p/488554542、BAT机器学习面试1000题（606~610题）https://zhuanlan.zhihu.com/p/489682053、BAT机器学习面试1000题（616~620题）https://zhuanlan.zhihu.com/p/501021084、BAT...

2020-02-25 15:48:50 275

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1、BAT机器学习面试1000题（511~515题）https://zhuanlan.zhihu.com/p/465241512、BAT机器学习面试1000题（516~520题）https://zhuanlan.zhihu.com/p/467783173、BAT机器学习面试1000题（526~530题）https://zhuanlan.zhihu.com/p/469202454、BAT...

2020-02-25 15:47:12 219

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1、BAT机器学习面试1000题（406~410题）https://zhuanlan.zhihu.com/p/437430882、BAT机器学习面试1000题（411~415题）https://zhuanlan.zhihu.com/p/438359803、BAT机器学习面试1000题（416~420题）https://zhuanlan.zhihu.com/p/439262324、BAT...

2020-02-25 15:45:36 331

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1、BAT机器学习面试1000题系列（301-305）知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/333098342、BAT机器学习面试1000题系列（306-310）https://zhuanlan.zhihu.com/p/333437603、BAT机器学习面试1000题系列（311-315）https://zhuanlan.zhihu.com/p/334049...

2020-02-25 15:43:06 278

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1、BAT机器学习面试1000题系列（201-205题）知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/323963852、BAT机器学习面试1000题系列（206-210）知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/324269323、BAT机器学习面试1000题系列（216-220）https://zhuanlan.zhihu.com/p/...

2020-02-25 15:41:10 221

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1、BAT机器学习面试1000题系列（101-105题）知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/315519362、BAT机器学习面试1000题系列（111-115题）https://zhuanlan.zhihu.com/p/316824993、BAT机器学习面试1000题系列（116-120题）知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/...

2020-02-25 15:34:26 223

原创 BAT数据挖掘面试1000题链接汇总（1~100）

1、BAT机器学习面试1000题系列（第1~10题）知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/303017892、BAT机器学习面试1000题系列（11-20题）知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/303781233、BAT机器学习面试1000题系列（21-30题）知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p...

2020-02-24 22:12:15 452

转载连续变量离散化的原因

一、离散化原因数据离散化是指将连续的数据进行分段，使其变为一段段离散化的区间。分段的原则有基于等距离、等频率或优化的方法。数据离散化的原因主要有以下几点：算法需要比如决策树、朴素贝叶斯等算法，都是基于离散型的数据展开的。如果要使用该类算法，必须将离散型的数据进行。有效的离散化能减小算法的时间和空间开销，提高系统对样本的分类聚类能力和抗噪声能力。离散化的特征相对于连续型特征更易理解，更接近...

2020-01-16 15:58:05 2718

原创生成模型和判别模型基本形式有哪些

生成式：朴素贝叶斯、HMM、Gaussians、马尔科夫随机场判别式：LR（逻辑回归）、SVM（支持向量机）、神经网络、CRF、Boosting

2020-01-15 15:32:23 809

原创逻辑回归（LR）与线性回归的区别

逻辑回归（LR）与线性回归的区别（1）线性回归用来做预测，输出范围为实数范围。LR用来做分类，输出范围为0-1的概率值。（2）线性回归用最小二乘法来计算参数，LR用最大似然估计来计算参数。（3）线性回归更容易受到异常值影响，而LR对异常值有较好的稳定性。...

2020-01-15 14:38:23 675

原创 sigmoid函数特性

sigmoid函数特性（1）定义域为R（2）值域为（0,1）（3）函数在定义域内为连续和光滑的函数（4）处处可导，且导函数满足S’(x)=S(x)(1-S(x))（5）S形函数，中间梯度大，越趋近于两端梯度越小，容易梯度消失。（6）导数值域为(0,0.25]Sigmoid函数由下列公式定义图形如下：优点：平滑、易于求导。缺点：激活函数计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及...

2020-01-14 21:37:30 3640

原创 L1不可导的时候该怎么办

数据挖掘面试题集1、面试题之L1不可导的时候该怎么办当损失函数不可导，梯度下降不在有效，可以使用坐标轴下降法。梯度下降是沿着当前点的负梯度方向进行参数更新，而坐标轴下降法是沿着坐标轴的方法。假设有m个特征个数，坐标轴下降法进行参数更新的时候，先固定m-1个值，然后再求另外一个的局部最优解，从而避免损失函数不可导的问题。...

2020-01-14 17:37:19 1826

qq_34506762的博客