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面试题分析
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Xavier权重初始化以及推导过程
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2018-08-09 12:01
blcblc
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知乎上的一篇深度学习相关面试总结,很不错
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2018-08-07 13:31
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这个面试编程题套路大全,要好好研究一下
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2018-07-30 19:15
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面试题 - 求两个节点的最低公共父节点
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2018-04-17 12:55
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【总结-很好】复习DNN在CTR中的应用
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2018-04-12 14:02
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【面试题】用spark来实现topK
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2018-04-11 14:13
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【复习】很好的树调参的方法,好好看,还有集成学习的5个问题
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2018-04-11 11:27
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优化spark程序的12个方法,要看
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2018-04-11 01:48
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【总结-复习】spark的复习 RDD stage task repartition和coalece pipeline优化
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2018-04-10 13:59
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【面经】小米推荐算法工程师面试
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2018-04-09 22:09
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【非常好】【复习】L1 L2 正则化的推导 LR最大似然的推导
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2018-04-09 15:29
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FM FFM 美团技术文章 非常好,要继续看
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2018-04-09 00:32
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【总结系列】GBDT Xgboost RandomForest RF 随机森林区别 Xgboost特征重要性怎么得到 Xgboost为什么快
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2018-04-07 21:21
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【面试复习】为什么要去掉共线性的特征 LR为什么要标准化
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2018-04-06 02:26
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【复习】非常好,集成学习的五个必知必回问题 - 这一篇文章好好看,好好复习
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2018-04-06 01:29
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机器学习面试题-算法、数学的题库 - 要付费,不看,哈
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2018-04-01 00:52
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【总结复习】一句点醒GBDT - 关于xgboost和GBDT,这一篇真的很好,细读精读
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2018-03-31 01:34
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【复习总结系列】关于gbdt和xgboost的一些理解
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2018-03-30 17:44
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近期的面试复习计划
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2018-03-29 22:51
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交叉熵损失函数的定义,为什么label y 在前面的原因 & softmax与交叉熵 & 交叉熵度量概率分布的相似性 & 交叉熵产生过程
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2018-03-27 10:22
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