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数据挖掘工程师必备基础

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文章目录

    • 面试笔记
    • 算法工程师手册
    • 1. 损失函数
    • 2. 梯度下降 & Back Propagation
    • 3. 范数
    • 4. 激活函数
    • 5. 数据不平衡问题
    • 6. 梯度消失问题
    • 7. 矩阵分解原理及其实现（movielens）
    • 8. FM vs SVM

面试笔记

2018/2019/校招/春招/秋招/算法/NLP/深度学习/机器学习面试笔记

算法工程师手册

算法工程师手册

1. 损失函数

【深度学习】一文读懂机器学习常用损失函数（Loss Function）

pytorch loss function 总结

2. 梯度下降 & Back Propagation

三种梯度下降的方式：批量梯度下降、小批量梯度下降、随机梯度下降

一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation

3. 范数

机器学习(拓展)L1,L2-Norm理解

4. 激活函数

【机器学习】神经网络-激活函数-面面观(Activation Function)
激活函数(ReLU, Swish, Maxout)

5. 数据不平衡问题

如何解决机器学习中的数据不平衡问题

6. 梯度消失问题

梯度消失问题

7. 矩阵分解原理及其实现（movielens）

矩阵分解

8. FM vs SVM

FM SVM

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