摘要: 广义来说,有三种机器学习算法 1、 监督式学习 工作机制:这个算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成。这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来。利用这一系列变量,我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直持续,直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式学习的例子有 阅读全文
posted @ 2019-07-20 22:20 Anita-ff 阅读(10345) 评论(2) 推荐(0) 编辑
摘要: 本章内容 1、TensorFlow 2、Keras 3、MXNet 4、CNTK 5、PyTorch 常见的深度学习框架 常见的深度学习框架有 TensorFlow 、Caffe、Theano、Keras、PyTorch、MXNet等,如下图所示。这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语 阅读全文
posted @ 2019-07-20 22:10 Anita-ff 阅读(2068) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: (1)代码题(leetcode类型),主要考察数据结构和基础算法,以及代码基本功 虽然这部分跟机器学习,深度学习关系不大,但也是面试的重中之重。基本每家公司的面试都问了大量的算法题和代码题,即使是商汤、face++这样的深度学习公司,考察这部分的时间也占到了我很多轮面试的60%甚至70%以上。我去f 阅读全文
posted @ 2019-07-20 19:51 Anita-ff 阅读(2043) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 其实目前国内几乎只要是技术岗,面试中都100%会问算法和数据结构。 这两者能快速体现候选人真实的水平,比如代码量,代码的质量,性能,思维是否有逻辑,是否灵活。 算法结果概述 1、前言 1.应用范围:机器学习、数据挖掘、自然语言处理、图形学等。 2.求职方面的考点:贪心、分治、动态规划、树、图等。而且 阅读全文
posted @ 2019-07-20 19:29 Anita-ff 阅读(564) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 100道AI基础面试题 1、协方差和相关性有什么区别? 解析: 相关性是协方差的标准化格式。协方差本身很难做比较。例如:如果我们计算工资($)和年龄(岁)的协方差,因为这两个变量有不同的度量,所以我们会得到不能做比较的不同的协方差。 为了解决这个问题,我们计算相关性来得到一个介于-1和1之间的值,就 阅读全文
posted @ 2019-07-20 19:28 Anita-ff 阅读(1862) 评论(0) 推荐(0) 编辑