搜广推校招面经三十六 Y1nhl 搜广推面经机器学习人工智能算法 python 深度学习 pytorch 推荐算法
快手推荐算法一、有10亿个数据量如何快速做召回在推荐系统的召回阶段，面对海量数据（如10亿条记录），需要快速筛选出与目标用户相关的候选物品集合。由于数据规模巨大，直接对所有数据进行计算是不现实的，因此需要设计高效的召回策略。1.1.核心挑战数据规模大:10亿级别的数据无法直接加载到内存中。实时性要求高:召回过程通常需要在毫秒级完成。稀疏性问题:用户行为数据通常是稀疏的，导致相似性计算复杂度增加。多
数据挖掘校招面经二 Y1nhl 搜广推面经数据挖掘人工智能机器学习深度学习算法 python
得物数据挖掘一、线性回归y=ax中参数a如何计算1.1.a是待学习参数在线性回归中，a是模型的权重（或斜率），需要通过数据来学习其最优值。学习的目标是找到a的值，使得模型的预测值y^=ax\hat{y}=axy^=ax尽可能接近真实值y。1.2.最小二乘法在线性回归中，通常使用最小二乘法来学习a。最小二乘法的目标是最小化误差平方和（即真实值y和预测值y^\hat{y}y^之间的差异）：误差平方和=
洛谷 P1067 [NOIP 2009 普及组] 多项式输出（详解）c++ h^hh 基础算法算法
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