随笔分类 -  面试

python 堆排序
摘要：堆的定义： 1、完全二叉树 2、父节点的值大于等于字节的的值(大顶堆) # heapify功能：递归完成当前节点以及当前的节点的子节点堆的调整（父节点大于子节点） def heapify(arr, n, i): largest = i l = 2 * i + 1 # left = 2*i + 1 r 阅读全文
posted @ 2021-02-24 18:56 机器狗mo 阅读(115) 评论(0) 推荐(0)
字符串快速查找算法：KMP和Rabin-Karp算法
摘要：直接查找匹配 KMP Rabin-Karp 阅读全文
posted @ 2021-01-06 17:32 机器狗mo 阅读(155) 评论(0) 推荐(0)
概率问题总结
摘要：男孩女孩问题 假设有一个家庭，有两个孩子，告诉你其中有一个男孩，请问另一个也是男孩的概率是多少？ 回答1/2是错误的，正确答案是1/3。 思路：首先生物常识是每个孩子生男生女的概率是一样的，生两个孩子有四种情况：男男、男女、女男、女女，每个情况的概率都是1/4。由于题目里告诉你有一个是男孩，样本空间 阅读全文
posted @ 2020-10-01 11:50 机器狗mo 阅读(1026) 评论(0) 推荐(0)
深度学习知识点
摘要：深度学习知识点 Batch Normalization 作用：神经网络在训练的时候随着网络层数的加深，激活函数的输入值的整体分布逐渐往激活函数的取值区间上下限靠近，从而导致在反向传播时低层的神经网络的梯度消失。而BatchNormalization的作用是通过规范化的手段，将越来越偏的分布拉回到标准 阅读全文
posted @ 2020-08-03 23:43 机器狗mo 阅读(325) 评论(0) 推荐(0)
python 计算 AUC
摘要：import numpy as np def AUC1(labels, preds): """ 所有的正负样本对中，正样本排在负样本前面占样本对数的比例。 [1,1,1,1,0,0], [0.9,0.8,0.7,0.8,0.3,0.2], AUC=1 """ pos = [i for i in ra 阅读全文
posted @ 2019-08-07 20:00 机器狗mo 阅读(386) 评论(0) 推荐(0)
如何准备机器学习工程师的面试？
摘要：1. struct 和 class 区别，你更倾向用哪个 2. kNN，朴素贝叶斯，SVM 的优缺点，朴素贝叶斯的核心思想，有没有考虑属性之间不是相互独立的情况 3. 10 亿个整数，1G 内存，O(n) 算法，统计只出现一次的数。 4. SVM 非线性分类，核函数的作用 5. 海量数据排序 6. 阅读全文
posted @ 2017-10-31 14:01 机器狗mo 阅读(272) 评论(0) 推荐(0)
面试编程总结
摘要：1.输入一棵 二元查找树 ，将该二元查找树转换成一个排序的 双向链表 。要求不能创建任何新的结点，只调整指针的指向。 转换成双向链表:4=6=8=10=12=14=16。 思路：利用递归的思想求解，分别调整某结点的左右子树，调整完后，将该结点的左指针指向左子树的最大节点，右指针指向右子树的最小节点。 阅读全文
posted @ 2017-09-15 15:45 机器狗mo 阅读(201) 评论(0) 推荐(0)
record
该文被密码保护。
posted @ 2017-08-27 16:13 机器狗mo 阅读(9) 评论(0) 推荐(0)