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原创【算法面试知识点】SVM

SVM原理SVM是一个分类模型，基本思想是在特征空间中求一个使两类点分布在超平面两侧且间隔最大化的平面。可分为线性可分SVM、线性SVM和非线性SVM。（1）线性可分SVM：当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器（2）线性SVM：当训练数据近似线性可分，引入松弛变量，通过软间隔最大化，学习一个分类器（3）非线性SVM：当数据不可分时，通过核技巧和软间隔最大化，学习非线性分类器公式推导硬间隔SVM的目标（硬间隔）有两个目标：第一个是使间隔最大化，第二个是使样

2021-01-10 10:41:21 1087 1

原创【算法题】树系列

树大多采用递归树的定义# Definition for a binary tree node.# class TreeNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.left = None# self.right = None层次遍历使用 BFS 进行层次遍历。不需要使用两个队列来分别存储当前层的节点和下一层的节点，因为在开始遍历一层的节点时，当前队列中的节点数就是当前层的

2021-01-10 10:26:45 1272

原创【算法题】排序系列

目录215. 数组中的第K个最大元素成绩排序——牛客找工作-薪水排序621. 任务调度器581. 最短无序连续子数组递增排序冒泡排序--相邻比较交换选择排序——选最小放在初始位置插入排序——从后前向扫描插入希尔排序——插入排序进阶版归并排序——两个子序列合并，分治快速排序——选基准，分治+挖坑填数堆排序计数排序桶排序基数排序（Radix Sort）时间复杂度空间复杂度215. 数组中的第K个最大元素在未排序的数组中找到第 k..

2021-01-07 20:08:42 835

原创【算法题】网格系列

面试题4 二维数组中的查找--左下角二分查找 &240在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。思路类似于二分查找，根据题目，如果拿数组中任意一个元素与目标数值进行比较，如果该元素小于目标数值，那么目标数值一定是在该元素的下方或右方，如果大于目标数值，那么目标数值一定在该元素的上方或者左方。对于二分查找来说，每次比较只能移动一个指针，...

2021-01-07 20:02:55 1589 3

原创【算法题】动态规划系列

动态规划：运筹学中一种求最值的算法套路：明确状态和选择；明确dp定义；梳理每次选择的逻辑注：以下题号为leetcode题号，可以在leetcode上搜索找到原题目录矩阵路径47. 礼物的最大价值&64. 最小路径和62. 不同路径字符串问题647. 回文子串72. 编辑距离139. 单词拆分474. 一和零650. 只有两个键的键盘序列问题152 乘积最大子序列——动态规划300. 最长递增子序列376. 最长摆动子序列1143.

2021-01-07 19:56:15 1411

原创【算法题】数据结构系列

数组排序：arr.sort()将列表转化为字符串 “”.join(arr)注：以下题号为leetcode题号，可以在leetcode上搜索找到原题目录数组169. 多数元素1.两数之和 +1面试题03. 数组中重复的数字面试题42：连续子数组的最大和21.调整数组顺序使奇数位于偶数前面39.数组中出现次数超过一半的数字、多数元素40. 最小的k个数41.数据流中的中位数-堆45. 把数组排成最小的数51. 数组中的逆序对56 - I. 数组..

2021-01-07 19:41:22 1055

原创【算法岗笔试】笔试输入输出问题

OJ在线编程常见输入输出练习场牛客竞赛_ACM/NOI/CSP/CCPC/ICPC算法编程高难度练习赛_牛客竞赛OJ (nowcoder.com)输入：n = int(input())nums = list(map(int,input().split()))输出：print(nums[n],end = " ")输入输出问题1.字符串单行：import sysline = sys.stdin.readline().strip()print(line) #输出..

2021-01-07 19:19:04 811

原创【算法岗校招面试】面试流程总览

0 简历基本信息应聘岗位教育背景（期间获得的奖项三好学生，奖学金等）项目经历（包括实习）：项目内容，负责内容，成果实践经历：学生活动、志愿活动等掌握技能：英语，计算机能力（python，sql，tensorflow/pytorch框架）自我评价注意：描述项目时尽可能用到领域内的关键词，有些公司会根据关键词搜索简历比如机器学习，深度学习，迁移学习，推荐算法等1 自我介绍（提前准备）开场白：面试官您好，我叫**，是**大学**学院**专业**届...

2021-01-07 19:15:19 824

原创【算法岗校招面试】有用链接

AI算法工程师手册 http://www.huaxiaozhuan.com/算法题讲解 https://github.com/labuladong/fucking-algorithm牛客网算法面试宝典 https://www.nowcoder.com/tutorial/95/3cefbe4d0e914256b1271fe3417dded8《剑指Offer》面试题: Python实现 GitHub - JushuangQiao/Python-Offer: 《剑指Offer》面试题Python实现

2021-01-07 19:12:20 172

原创【python】安装好pytorch，但加载失败，显示no module torch

问题：明明安装好pytorch，但加载失败，显示no module，无论是cmd-》python命令行还是jupyter都存在这个问题解决方案：（网上有很多解决方案，试了好几种，记录一下适合自己环境并成功解决的方案）1.卸载torchpip uninstall torch2.清华镜像重新安装torchpython -m pip install --upgrade torch torchvision -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpl.

2021-01-07 19:03:33 2897

原创【算法岗面试-算法题】LeetCode 169 多数元素 python

题目：给定一个大小为 n 的数组，找到其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。思路一：排序取中间如果将数组 nums 中的所有元素按照单调递增或单调递减的顺序排序，那么下标为n/2的元素（下标从 0 开始）一定是众数。Class Solution： def majorityRlement(self,nums:List[int]): nums.sort() return nums[len(nums)//2]时间复杂度为

2020-08-19 14:56:49 308

原创【算法岗面试知识点】CNN、梯度下降、损失函数、过拟合

CNN1 卷积神经网络与传统多层神经网络对比传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了更加有效的特征学习部分，具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与池化层。卷积神经网络出现，使得神经网络层数得以加深，深度学习才能实现。通常所说的深度学习，一般指的是这些CNN等新的结构以及一些新的方法（比如新的激活函数Relu等），解决了传统多层神经网络的一些难以解决的问题神经网络(neural networks)的基

2020-08-19 09:13:42 7652

原创【算法岗面试知识点】逻辑回归LR

1.LR介绍逻辑回归（Logistic Regression）是一种广义线性回归。线性回归解决的是回归问题，预测值是实数范围，逻辑回归则相反，解决的是分类问题，预测值是[0,1]范围。逻辑回归名为回归，实为分类。用一句话来概括逻辑回归(LR):逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降求解参数，来达到将数据二分类的目的。2.LR假设两个假设：（1）假设数...

2020-08-18 15:46:04 812 1

原创【pandas】DataFrame的apply函数

DataFrame中的apply函数：将函数应用到由列或行形成的一维数组上。示例，根据新增一列，其列值根据另外两列的值计算得到。#打标签def target(a,b,c): if a==1 or (b==1 and c>=0.5): return 1 else: return 0dfTest['target'] = dfTest.apply(lambda x: target(x.question_click, x.appear,x.sco

2020-08-13 09:25:48 977

原创【算法岗面试知识点】决策树（ID3，C4.5，CART）

决策树决策树模型是描述对样本进行分类的树形结构，主要特征选择，决策树生成以及决策树剪枝三个步骤。决策树生成：将所有训练数据放到根节点，选择一个最优特征，根据这个特征将训练数据分割成子集，使每个子集在当前条件下最好的分类，然后递归直到所有样本，都基本正确分类或者没有合适的特征为止。决策树生成对应着模型的局部最优，容易发生过拟合...

2020-08-11 09:09:54 1587

原创【算法岗面试知识点】过拟合，欠拟合，L1，L2正则

过拟合与欠拟合1. 概念经验误差：模型对训练集数据的误差泛化误差：模型对测试集数据的误差泛化能力：模型对训练集以外样本的预测能力就称为模型的泛化能力，追求这种泛化能力始终是机器学习的目标。过拟合：常常是模型学习能力太强，以至于将训练集单个样本自身的特点都捕捉到，并将其认为是“一般规律”，导致模型泛化能力下降。欠拟合：常常是模型学习能力较弱，而数据复杂度较高的情况出现，此时模型由于学习能力不足，无法学习到数据集中的一般规律，因而导致泛化能力弱。2. 过拟合与欠拟合区别欠拟合在训

2020-08-05 11:25:32 405

原创【算法岗面试知识点】模型评估（混淆矩阵，准确率，精准率，召回率，ROC，AUC）

1. 混淆矩阵混淆矩阵真实类别1 真实类别0 预测类别1 TP（True Positive）真阳 FP（False Positive) 伪阳预测类别0 FN（False Negative）伪阴 TN（True Negative）真阴 2. 各种率准确率：Accuracy = （TP+TN）/(TP+FP+FN+TN) 精准率：Precision = TP/(TP+FP) #预测为正样本，有多少是真实的正样本召回率：R..

2020-08-03 15:16:59 706

原创【pandas】DataFrame 去重

df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)1 data.drop_duplicates() #data中一行元素全部相同时才去除2 data.drop_duplicates(['a','b']) #data根据’a','b'组合列删除重复项，默认保留第一个出现的值组合。传入参数keep='last'则保留最后一个...

2020-07-31 09:40:33 235

原创【pandas】DataFrame列重命名

1.读取文件时重命名new_cols = ['a','b','c']pd.read_csv(datafile,names = new_cols,header=0)2.全部重命名，新列名的长度必须与旧列名一致new_cols = ['a','b','c']df.columns = new_cols3.部分重命名(字典）。df.rename(columns = {"old_name": "new_name"})df.rename(columns = {"old1": "new.

2020-07-30 17:58:15 3583

原创【pandas】 DataFrame缺失值的查找与填充

查看DataFrame中每一列是否存在空值：data.isnull().any()查看DataFrame不存在空值的列：colnull=pd.DataFrame(data={'colname': temp.index,'isnulls':temp.values})print(colnull.loc[colnull.isnulls==False,'colname'])取出某一列存在空值的记录，返回一个DataFramedata[data.col1.isnull()]缺失值填充data[

2020-07-30 17:51:15 2161

原创【pandas】DataFrame行列显示不完全

#显示所有列pd.set_option('display.max_columns', None)#显示所有行pd.set_option('display.max_rows', None)#设置value的显示长度为100，默认为50pd.set_option('max_colwidth',100)在显示之前，输入以上需求即可。

2020-07-30 17:44:37 234

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