机器学习算法系列面试题

协调尺度：特征缩放在机器学习中的重要作用

目录一、介绍二、背景知识三、了解功能缩放四、特征缩放方法五、特征缩放的重要性六、实际意义七、代码八、结论一、介绍特征缩放是机器学习和数据分析预处理阶段的关键步骤，在优化各种算法的性能和效率方面起着至关重要的作用
无水先生·2024-02-19 23:50

前端面试题-笔试题

请实现一个fibonacci函数，要求实现以下功能斐波那契数列：[1,1,2,3,5,8,13,…]fibonacci(0)=>1fibonacci(6)=>8functionfibonacci(count){functionfn(count,cur=1,next=1){if(count===0){returncur}else{returnfn(count-1,next,cur+next)}}re
Alice_66·2024-02-19 23:59

vue面试题

双向数据绑定原理letobj={}letnewObj=JSON.parse(obj)Object.defineProperties(obj,'name',{get(){returnnewObj.name},set(val){if(val===newObj.name)returnnewObj.name=valobserver()}})functionobserver(){spanName.inner
Alice_66·2024-02-19 23:56

机器学习---HMM前向、后向和维特比算法的计算

1.HMMimportnumpyasnp#In[15]:classHiddenMarkov:defforward(self,Q,V,A,B,O,PI):#使用前向算法N=len(Q)#状态序列的大小M=len(O)#观测序列的大小alphas=np.zeros((N,M))#alpha值T=M#有几个时刻，有几个观测序列，就有几个时刻fortinrange(T):#遍历每一时刻，算出alpha值i
三月七꧁ ꧂·2024-02-19 23:23

【机器学习笔记】5 机器学习实践

数据集划分子集划分训练集（TrainingSet）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集（ValidationSet）：也叫做开发集（DevSet），用来做模型选择（modelselection），即做模型的最终优化及确定的，用来辅助我们的模型的构建，即训练超参数，可选；测试集（TestSet）：为了测试已经训练好的模型的精确度。三者划分：训练集、验证集、
RIKI_1·2024-02-19 23:52

机器学习和统计学的区别？

1、本质区别：目标：机器学习的核心目标是建立一个可以自动学习和改进的模型，以预测未知数据。它更关注结果的准确性和模型的泛化能力，通常不关心模型是否可以解释。
小桥流水---人工智能·2024-02-19 23:21

GAN生成对抗性网络

一、GAN原理出发点：机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络
Dirschs·2024-02-19 23:19

【解决（几乎）任何机器学习问题】：超参数优化篇（超详细）

假设您的机器学习项⽬有⼀个简单的流程。有⼀个数据集，你直接应⽤⼀个模型，然后得到结果。模型在这⾥的参数被称为超参数，即控制模型训练/拟合过程的参数。
X.AI666·2024-02-19 23:48

机器学习网格搜索超参数优化实战(随机森林) ##4

文章目录基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）数据预处理模块时序特征衍生第一轮网格搜索第二轮搜索第三轮搜索第四轮搜索第五轮搜索基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）导入库#基础数据科学运算库importnumpyasnpimportpandasaspd#可视化库importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#时间模块
恒c·2024-02-19 23:47

机器学习中为什么需要梯度下降

在机器学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上，需要找到一条通往山下的路。
华农DrLai·2024-02-19 23:16

创新设计与技术突破：嵌入式系统在人工智能和机器学习领域的应用前景

嵌入式系统在人工智能和机器学习领域的应用前景非常广阔，创新设计和技术突破将进一步推动这些领域的发展。
迷璃学妹·2024-02-19 23:45

易工品·Java实习·一面面经

osi七层模型参考本人文章【计算机网络】面试题汇总什么协议应用了TCP协议H
bronya0·2024-02-19 22:13

kafka-面试题

1、消息队列如何保证消息可靠性消息不重复生产者控制消费者幂等消息不丢失生产者发送，要确认broker收到并持久化broker确认消费者消费完，再删除消息2、kafka是什么Kafka是一种高吞吐量、分布式、基于发布/订阅的消息系统，最初由LinkedIn公司开发，使用Scala语言编写，目前是Apache的开源项目。broker：Kafka服务器，负责消息存储和转发topic：消息类别，Kafka
HBryce24·2024-02-19 22:08

算法系列--滑动窗口与双指针

简述个人理解滑动窗口与双指针：双指针：以r为基础指针并根据题目要求来移动l或者保持l不动，同时ans由每一步的r-l来更新。滑动窗口：以l为基础指针，并且l~r看做一个窗口，r不断右移，根据题目要求来右移一次l或者保持l不动，特点是r-l始终不减，ans为最终的r-l区别：双指针算法当需要移动l指针时，可能移动多个单位以满足要求。而滑动窗口算法当需要移动l指针时，每次必定只移动一个单位！算法选择：
爱吃奶糖_·2024-02-19 22:31

前端面试题-Javascript中如何实现函数缓存?函数缓存有哪些应用场景?（2024.2.19）

一、概念函数缓存就像是一个记事本，它记住了函数每次计算的结果。当函数再次遇到相同的输入时，它不再重新计算，而是直接从记事本中查找并返回之前的计算结果。这个记事本就是一个简单的存储空间，通过记录每次函数调用的输入和输出，来避免不必要的计算，提高效率。这在处理一些计算量较大、但结果常常相同的函数时很有用，就像查字典一样，遇到相同的词汇就直接翻到上次查过的页面，不再重新查找。二、如何实现实现函数缓存的一
bug总结·2024-02-19 22:18

排序算法之快速排序

同时，也有很多面试题也会用到这种思想。
羋学僧·2024-02-19 21:48

Netty面试题

NIO、AIO、BIO有什么区别？同步阻塞的BIO、同步非阻塞的NIO、异步非阻塞的AIO。NIO和IO有什么区别？IO是多线程的，阻塞的。NIO，是同步的非阻塞IO。IO面向Stream(流)，而NIO面向Buffer(缓冲区)。IO是多个线程的，不存在Selector。而JavaNIO的Selector(选择器)允许一个单独的线程来监视多个Channel(输入通道)。讲一下NIONIO，同步非
乐之者v·2024-02-19 21:04

java面试题基础篇

1.java面向对象三大特性封装（Encapsulation）：是面向对象方法的重要原则，就是把对象的属性和操作（或服务）结合为一个独立的整体，并尽可能隐藏对象的内部实现细节。继承：就是子类继承父类的特征和行为，使得子类对象（实例）具有父类的实例域和方法，或子类从父类继承方法，使得子类具有父类相同的行为。当然，如果在父类中拥有私有属性(private修饰)，则子类是不能被继承的。多态是同一个行为具
雨会停rain·2024-02-19 20:03

【STM32 CubeMX】GPIO_HAL库源码分析

GPIO1.2HAL_GPIO_Init源码分析GPIO_InitTypeDef初始化结构体HAL_GPIO_Init函数总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要
人才程序员·2024-02-19 20:23

常用的mvc框架 java_常用框架SpringMVC

常用框架SpringMVC2020年12月30日|萬仟网IT编程|我要评论与SpringMVC相关面试题SpringMVC的流程(1)用户发送请求至前端控制器DispatcherServlet；(2)DispatcherServlet
weixin_39600885·2024-02-19 20:45

OpenCV介绍和使用

目录一：简介二：安装三：使用一：简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。
攻城狮的梦·2024-02-19 20:43

optuna，一个好用的Python机器学习自动化超参数优化库

️个人主页：鼠鼠我捏，要死了捏的主页️付费专栏：Python专栏️个人学习笔记，若有缺误，欢迎评论区指正前言超参数优化是机器学习中的重要问题，它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合，以提高模型的性能和泛化能力
牵着猫散步的鼠鼠·2024-02-19 20:23

【机器学习笔记】11 支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）支持向量机是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-marginhyperplane）。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清
RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】12 聚类

无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中，训练集有标签，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。无监督学习与此不同的是，在无监督学习中，我们的数据没有附带任何标签，无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。主要的无监督学习方法聚类（Clustering）如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类？降维（DimensionalityReductio
RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】4 朴素贝叶斯

贝叶斯方法贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。我们用()来代表在没有训练数据前假设拥有的初始概率。后验概率根据已经发生的事件来分析得到的概率。以(|)代表假设成立的情下观察到数据的概率，因为它反映了在看到训练数据后成立的置信度。联合概率是指在多元的概率分
RIKI_1·2024-02-19 19:07

【机器学习笔记】 6 机器学习库Scikit-learn

Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包
RIKI_1·2024-02-19 19:07

【机器学习笔记】10 人工神经网络

人工神经网络发展史1943年，心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型，MP模型每个神经元都可以抽象为一个圆圈，每个圆圈都附带特定的函数称之为激活函数，每两个神经元之间的连接的大小的加权值即为权重。1960年代，人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应线性元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性，指出了感知机不能解决非线性问题，这极大影响
RIKI_1·2024-02-19 19:07

机器学习训练营逻辑回归分类预测学习笔记

#1.学习知识点概要1.1逻辑回归1.2python的逻辑回归实现#2.学习内容主要学习了逻辑回归的基本公式和概念，然后实践了逻辑回归的简单应用（以iris数据库为例子）。内容比较简单之前都有接触过。###逻辑回归（LR）Logistic回归是一种分类方法，主要用于两分类问题（binaryproblem），所以利用了Logistic函数（或称为Sigmoid函数），函数形式为：$$logi(z)=
咩神烦·2024-02-19 19:04

【机器学习笔记】3 逻辑回归

分类问题分类问题监督学习最主要的类型，主要特征是标签离散，逻辑回归是解决分类问题的常见算法，输入变量可以是离散的也可以是连续的二分类先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次，步骤：①->②多分类问题先定义其中一类为类型1（正类），其余数据为负类（rest）；接下来去掉类型1数据，剩余部分再次进行二分类，分成类型2和负类；如果有类，那就需要分类-1次,步骤：①->②->③->
RIKI_1·2024-02-19 19:02

FPGA转行ISP的探索之二：技术路线和概念

图像去噪的算法一般是滤波，比如空域滤波，变换域滤波，机器学习方法等，经常是用OpenCV的代码来写。2）CONTRAST，对比
徐丹FPGA之路·2024-02-19 19:32

机器学习技法笔记5：Kernel 逻辑回归

5-1Soft-MarginSVMasRegularizedModel前面几篇：机器学习技法笔记1：线性SVM机器学习技法笔记2：SVM的对偶形式机器学习技法笔记3：KernelSVM机器学习技法笔记4
wang_buaa·2024-02-19 19:49

【前端工程化面试题】什么是 CI/CD

CI/CD是软件开发中的两个重要实践，分别代表持续集成（ContinuousIntegration）和持续交付/持续部署（ContinuousDelivery/ContinuousDeployment）。持续集成(ContinuousIntegration,CI)：持续集成是一种软件开发实践，通过将代码频繁地集成到共享存储库（如版本控制系统）中，并自动运行测试来验证新代码的正确性。主要目标是尽早地
我有一棵树·2024-02-19 19:33

001：自动驾驶概述

技术探索阶段（2005年-2015年）：随着计算机技术和机器学习技术的快速发展，自动驾驶技术开始
qq_31762031·2024-02-19 19:33

聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类

文章标题：聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是机器学习中的一个重要任务，它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇，使得同一簇内的样本相似度较高，不同簇之间的样本相似度较低
Evaporator Core·2024-02-19 19:01

强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题

文章标题：强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题简介强化学习是机器学习中的一个重要分支，它致力于研究智能体在与环境交互的过程中如何学习最优的行为策略。
Evaporator Core·2024-02-19 19:01

Z分数标准化

这种标准化方法对于机器学习和统计分析中的特征缩放和数据预处理非常有用。标准化的步骤如下：计算均值和标准差：对于给定的数据集，首先计算其均值（μ）和标准差（σ）。
草明·2024-02-19 19:30

自然语言处理入门：使用Python和NLTK进行文本预处理

本文将介绍如何使用Python编程语言和NLTK（NaturalLanguageToolkit）库进行文本预处理，为后续的文本分析和机器学习任务做准备。
Evaporator Core·2024-02-19 19:29

Python机器学习：Scikit-learn库与应用

当涉及到Python机器学习时，Scikit-learn是一个非常流行且功能强大的库。它提供了广泛的算法和工具，使得机器学习变得简单而高效。
数据小爬虫·2024-02-19 18:11

从头说12种排序算法：原理、图解、动画视频演示、代码以及笔试面试题目中的应用

0、前言从这一部分开始直接切入我们计算机互联网笔试面试中的重头戏算法了，初始的想法是找一条主线，比如数据结构或者解题思路方法，将博主见过做过整理过的算法题逐个分析一遍(博主当年自己学算法就是用这种比较笨的刷题学的，囧)，不过又想了想，算法这东西，博主自己学的过程中一直深感，基础还是非常重要的，很多难题是基础类数据结构和题目的思想综合发散而来。比如说作为最基本的排序算法就种类很多，而事实上笔试面试过
JokerMi·2024-02-19 18:01

12种排序算法：原理、图解、动画视频演示、代码以及笔试面试题目中的应用

出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/12163251。声明：版权所有，转载请注明出处，谢谢。0、前言从这一部分开始直接切入我们计算机互联网笔试面试中的重头戏算法了，初始的想法是找一条主线，比如数据结构或者解题思路方法，将博主见过做过整理过的算法题逐个分析一遍(博主当年自己学算法就是用这种比较笨的刷题学的，囧)，不过又想了想，算法
Jaryn1024·2024-02-19 18:57

软件测试经典面试题：如何进行支付功能的测试？

非现金支付时代，非现金支付已经成为了生活不可或缺的一部分，我们只需要一台手机便可走遍全国各地（前提是支付宝，微信有钱）,那么作为测试人员，支付测试也是非常重要的一环，那么下面我就结合一下我的工作中遇到的一些问题，总结一下常见的支付测试：一：支付的分类：首先，根据不同维度，通常我们可以把支付分为如下图所示的种类：其次，一般来讲，线上支付分为两种消费模式。一种是直接支付金额，如淘宝，京东等购物网站，或
咖 啡加剁椒·2024-02-19 18:26

【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。
·2024-02-19 18:51

2024 前端面试题 附录3

这里记录的是昨天和今天原篇的知识点补充原篇地址：2024前端面试题（GPT回答+示例代码+解释）No.41-No.602024前端面试题（GPT回答+示例代码+解释）No.61-No.1002024前端面试题
好想玩原神·2024-02-19 18:18

2024 前端面试题（GPT回答 + 示例代码 + 解释）No.101 - No.113

本文题目来源于全网收集，答案来源于ChatGPT和博主（的小部分……）格式：题目h3+回答text+参考大佬博客补充text+示例代码code+解释quote+补充quote上一篇链接：2024前端面试题
好想玩原神·2024-02-19 18:18

2024 前端面试题（GPT回答 + 示例代码 + 解释）No.21 - No.40

本文题目来源于全网收集，答案来源于ChatGPT和博主（的小部分……）格式：题目h3+回答text+参考大佬博客补充text+示例代码code+解释quote+补充quote上一篇链接：2024前端面试题
好想玩原神·2024-02-19 18:17

2024 前端面试题（GPT回答 + 示例代码 + 解释）No.61 - No.100

本文题目来源于全网收集，答案来源于ChatGPT和博主（的小部分……）格式：题目h3+回答text+参考大佬博客补充text+示例代码code+解释quote+补充quote上一篇链接：2024前端面试题
好想玩原神·2024-02-19 18:17

2024 前端面试题（GPT回答 + 示例代码 + 解释）No.41 - No.60

本文题目来源于全网收集，答案来源于ChatGPT和博主（的小部分……）格式：题目h3+回答text+参考大佬博客补充text+示例代码code+解释quote+补充quote上一篇链接：2024前端面试题
好想玩原神·2024-02-19 18:47

2024 前端面试题 附录1

这里记录的是今天看到的其他的知识点原篇地址：2024前端面试题（GPT回答+示例代码+解释）No.1-No.20目录这里记录的是今天看到的其他的知识点原篇地址：[2024前端面试题（GPT回答+示例代码
好想玩原神·2024-02-19 18:46

2024 前端面试题（GPT回答 + 示例代码 + 解释）No.1 - No.20

本文题目来源于全网收集，答案来源于ChatGPT和博主（的小部分……）格式：题目h3+回答text+参考大佬博客补充text+示例代码code+解释quote+补充quote目录No.1-No.20本文题目来源于全网收集，答案来源于ChatGPT和博主（的小部分……）格式：题目h3+回答text+参考大佬博客补充*text*+示例代码```code```+解释quote+补充quote1.简述一下
好想玩原神·2024-02-19 18:16

软件测试高频面试题&基础知识点分享

近期也算是抽取出大部分休息的时间，为大家准备了一份通往大厂面试的小捷径，准备了一整套软件测试复习面试的刷题以及答案，我知道很多同学不知道怎么复习，不知道学习过程中哪些才是重点，其实，你们经历过的事情，我也经历过，正应为经历过，所以不愿意看到还有万千学子为此伤神，也许这篇文章帮不到万千学子，但是能够在这个平台上帮助到正在看这篇文章的那个迷茫的你！我也就满足了！内容涵盖：测试理论、Linux基础、My
测试涛叔·2024-02-19 18:41
上一页 22 23 24 25 26 27 28 29 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他