机器学习过程主要包括:数据的特征提取.数据预处理.训练模型.测试模型.模型评估改进等几部分 传统机器学习算法主要包括以下五类: 回归:建立一个回归方程来预测目标值,用于连续型分布预测 分类:给定大量带标签的数据,计算出未知标签样本的标签取值 聚类:将不带标签的数据根据距离聚集成不同的簇,每一簇数据有共同的特征 关联分析:计算出数据之间的频繁项集合 降维:原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中 1 线性回归:找到一条直线预测目标值 2 逻辑回归:找到一条直线来分类数据 3 KNN:用距离度量最相…

项目地址:https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese 如下所示为整个项目的结构,其中从机器学习到数学主要提供的是笔记与面试知识点,读者可回顾整体的知识架构.后面从算法到笔试面经主要提供的是问题及解答方案,根据它们可以提升整体的解题水平与编程技巧. 面试知识点 面试题多种多样,但机器学习知识就那么多,那么为了春招或春季跳槽,何不过一遍 ML 核心知识点?在这个 GitHub 项目中,作者前一部分主要介绍了机器学习及各子领域…

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 符号定义 这里定义<深入浅出ML>系列中涉及到的公式符号,如无特殊说明,符号含义均按下述定义解释: 符号 含义 \(x_j\) 第\(j\)维特征 \(x\) 一条样本中的特征向量,\(x=(1, x_1, x_2, \cdots, x_n)\) \(x^{(i)}\) 第\(i\)条样本 \(x_{j}^{(i)}\) 第\(i\)条样本的第\(j\)维特征 \(y^{(i)}\)…

机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度. 本文总结了机器学习一些面试题和笔试题,以便自己学习,当然了也为了方便大家,题目是网上找的额,如果有侵权请联系小编,还有,不喜勿喷,谢谢!!! 算法分类 下面图片是借用网友做的,很好的总结了机器学习的算法分类: 问答题…

作者原文链接 想掌握Python标准库,读它的官方文档很重要.本文并非此文档的复制版,而是对每一个库的一句话概括以及它的主要函数,由此用什么库心里就会有数了. 文本处理 string: 提供了字符集:ascii_lowercase, ascii_uppercase re: 正则表达式支持(pattern, string):match, search, findall, sub, split, finditer difflib: 序列的差异化比较: context_diff(s1, s2) 数据结…

机器学习降维方法概括   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014772862/article/details/52335970 最近刷题看到特征降维相关试题,发现自己了解的真是太少啦,只知道最简单的降维方法,这里列出了常见的降维方法,有些算法并没有详细推导.特征降维方法包括:Lasso,PCA,小波分析,LDA,奇异值分解SVD,拉普拉斯特征映射,SparseAutoEncoder,局部线性嵌入LLE,等距映射Isomap. 1…

最优化方法 调参方法 ml算法 梯度下降gd grid search lr 梯度上升 随机梯度下降 pca 随机梯度下降sgd  贝叶斯调参 lda 牛顿算法   knn 拟牛顿算法   kmeans 遗传算法   tree 蚁群算法    gbdt 模拟退火    xgboost 反向传播算法    lightgbm  坐标上升?   svm     rf 一.调参的思路: 如针对上面的问题,对x1和x2两个参数调优,假设起始点为绿色点, 1.grid search(全部交叉):计算所有上面的…

mysql.mysqli.PDO一句话概括比较 1 mysql扩展 (注:原始的,较差) 2 mysqli扩展(面向过程式) (注:比上面多了更多功能) 3 mysqli扩展(面向对象式) (注:比上面更符合面向对象思想) 4 mysqli扩展(面向对象式)(准备语句) (注:比上面更性能和安全) 5 PDO (注:比上面更具跨数据库的移植性) 6 PDO(准备语句) (注:比上面更性能和安全) 推荐由下往上优先使用.…

一句话总结K均值算法 核心:把样本分配到离它最近的类中心所属的类,类中心由属于这个类的所有样本确定. k均值算法是一种无监督的聚类算法.算法将每个样本分配到离它最近的那个类中心所代表的类,而类中心的确定又依赖于样本的分配方案.这是一个先有鸡还是先有蛋的问题. 在实现时,先随机初始化每个类的类中心,然后计算样本与每个类的中心的距离,将其分配到最近的那个类,然后根据这种分配方案重新计算每个类的中心.这也是一种分阶段优化的策略. k均值算法要求解的问题是一个NPC问题,只能近似求解,有陷入局部极小值的…

又到了金三银四找工作的时间,相信很多开发者都在找工作或者准备着找工作了.一般应对面试,我们无可厚非的去刷下面试题.对于PHPer来说,除了要熟悉自己所做的项目,还有懂的基本的算法.下面来分享下PHP面试中常会问到的算法:冒泡排序和快速排序 冒泡排序:一一对比排序 基本思想: 重复地走访过要排序的元素列,依次比较两个相邻的元素,如果他们的顺序(如从大到小)错误就把他们交换过来.走访元素的工作是重复地进行直到没有相邻元素需要交换,也就是说该元素已经排序完成. 图解: 1.第一次:拿着数组的第一个元素…