小李飞刀

摘要： 先扯闲篇儿~ 一个同事曾遭遇这样的面试题：在机器学习建模时，如果某个特征的取值范围比其他特征大很多，该如何处理？ 同事脱口而出：做归一化或标准化处理，把特征取值范围缩小。 面试官给出的答案是：不用处理，只不过机器学习时这个特征对应的系数会很小而已。 于是此君面试没过... orz 我此前在机器学习上 阅读全文

摘要： 入门 w3cschool https://www.w3cschool.cn/python/ 菜鸟教程（支持在线编程） http://www.runoob.com/python/python-tutorial.html 进阶 廖雪峰的博客 https://www.liaoxuefeng.com/wik 阅读全文

摘要： 先扯点闲篇儿，直取干货者，可以点击这里。 我曾误打误撞的搞过一年多的量化交易，期间尝试过做价格和涨跌的预测，当时全凭一腔热血，拿到行情数据就迫不及待地开始测试各种算法。 最基本的算法是技术指标类型的，原生的技术指标，改版的技术指标，以技术指标为特征构造机器学习算法，都做过。不论哪种方法，都绕不开一件 阅读全文

摘要： 机器学习算法题 线性回归和逻辑回归的异同？ SVM和LR(逻辑回归)有什么不同？ 线性回归的输入变量和输出变量都是连续的，逻辑回归的输入变量是连续的，输出变量是类别（或者说是离散的、枚举的）。 SVM和LR一般都用于处理分类问题，不同的是二者的实现原理，SVM是以支持向量到分类平面的距离最大化为优化 阅读全文

摘要： 面试真是痛并快乐的一件事，痛在被虐的体无完肤，快乐在可以短时间内积累很多问题，加速学习。 下面是我这个三旬小老汉人生第一波面试时遭遇的面试题，编程部分在此，因为我面试的大多数是机器学习算法岗，对编程的要求不算很高，此处简要记录一下。 面试题还有两部分，是 机器学习算法面试题 和 大数据技术。 编程算 阅读全文