摘要: 首发于BAT AI面试1000题 无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列(66-70题) 七月在线 七仔 22 人赞同了该文章 66.说说共轭梯度法 @wtq1993,http://blog.csdn.net/wtq1993/article/details/51607040共轭梯度法是 阅读全文
posted @ 2022-02-11 20:28 笨笨和呆呆 阅读(34) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 首发于BAT AI面试1000题 无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列(61-65题) 七月在线 七仔 30 人赞同了该文章 61.说说梯度下降法 @LeftNotEasy,本题解析来源:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2010/ 阅读全文
posted @ 2022-02-11 20:27 笨笨和呆呆 阅读(32) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 首发于BAT AI面试1000题 无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列(56-60题) 七月在线 七仔 29 人赞同了该文章 56.什么是卷积 对图像(不同的数据窗口数据)和滤波矩阵(一组固定的权重:因为每个神经元的多个权重固定,所以又可以看做一个恒定的滤波器filter)做内积(逐 阅读全文
posted @ 2022-02-11 20:26 笨笨和呆呆 阅读(31) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 首发于BAT AI面试1000题 无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列(46-50题) 七月在线 七仔 14 人赞同了该文章 46.某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然 阅读全文
posted @ 2022-02-11 20:23 笨笨和呆呆 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 首发于BAT AI面试1000题 无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列(41-45题) 七月在线 七仔 36 人赞同了该文章 七月在线双十一活动太火爆,导致昨天忘记发题给大家!鞠躬!检讨! 想换本,换键盘的可以进会场试试手气;当然,很多课程11.10-11.12期间限时免费送 双11 阅读全文
posted @ 2022-02-11 20:22 笨笨和呆呆 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列(36-40题) 七月在线 七仔 25 人赞同了该文章 36.熵、联合熵、条件熵、相对熵、互信息的定义 为了更好的理解,需要了解的概率必备知识有: 1.大写字母X表示随机变量,小写字母x表示随机变量X的某个具体的取值; 2.P(X)表示随机变量X的 阅读全文
posted @ 2022-02-11 20:21 笨笨和呆呆 阅读(87) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列(31-35题) 七月在线 七仔 46 人赞同了该文章 31.逻辑斯特回归为什么要对特征进行离散化 @严林,本题解析来源:https://www.zhihu.com/question/31989952 在工业界,很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特 阅读全文
posted @ 2022-02-11 20:20 笨笨和呆呆 阅读(31) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列(11-20题) 七月在线 七仔 283 人赞同了该文章 11.为什么xgboost要用泰勒展开,优势在哪里? @AntZ:xgboost使用了一阶和二阶偏导, 二阶导数有利于梯度下降的更快更准. 使用泰勒展开取得二阶倒数形式, 可以在不选定损失函 阅读全文
posted @ 2022-02-11 20:17 笨笨和呆呆 阅读(31) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列(21-30题) 七月在线 七仔 53 人赞同了该文章 21.请大致对比下plsa和LDA的区别 pLSA中,主题分布和词分布确定后,以一定的概率( 、 )分别选取具体的主题和词项,生成好文档。而后根据生成好的文档反推其主题分布、词分布时,最终用E 阅读全文
posted @ 2022-02-11 20:17 笨笨和呆呆 阅读(43) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列(第1~10题) 七月在线 七仔 481 人赞同了该文章 近期和,七月团队整理了BAT机器学习面试1000题系列,侧重机器学习、深度学习。我们将通过这个系列索引绝大部分机器学习和深度学习的笔试面试题、知识点,它将是一个足够庞大的机器学习和深度学习面 阅读全文
posted @ 2022-02-11 20:16 笨笨和呆呆 阅读(63) 评论(0) 推荐(0)