240 發(fā)簡信
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    概述

    1见芹、學(xué)習(xí)地圖 2扭仁、

  • 劍指offer

    1、二維數(shù)組中的查找 在一個二維數(shù)組中（每個一維數(shù)組的長度相同），每一行都按照從左到右遞增的順序排序硕勿，每一列都按照從上到下遞增的順序排序。請完成一個函數(shù)，輸入這樣的一個二維數(shù)...

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    隊列和棧

    基礎(chǔ)： 1舟误、用數(shù)組結(jié)構(gòu)實現(xiàn)大小固定的隊列和棧 數(shù)組實現(xiàn)棧思路：用一個指針來確定位置,當(dāng)大于數(shù)組長度或者為0時拋出異常 數(shù)組實現(xiàn)隊列思路：先定義一個size為隊列大小，初始si...

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    樹

    基礎(chǔ) 1姻乓、實現(xiàn)二叉樹的先序嵌溢、中序、后序遍歷蹋岩，包括遞歸和非遞歸方式2赖草、在二叉樹中找到一個節(jié)點的后繼節(jié)點 3、判斷一棵二叉樹是否是平衡二叉樹4剪个、判斷一棵樹是否是搜索二叉樹秧骑、判斷一...

  • 排序

    基本排序：插入，選擇，冒泡 三大排序：歸并腿堤，快速阀坏，堆排 1、歸并排序 -- 時間復(fù)雜度O(N*logN)笆檀，空間復(fù)雜度O(N) 思路：遞歸方法忌堂，本質(zhì)是壓棧出棧的過程，關(guān)鍵點是找...

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    手撕transformer

    1. 從encoder-decoder說起 encoder-decoder是一個框架酗洒，在生成模型中使用廣泛士修，這里以翻譯系統(tǒng)為例。 添加encoder-decoder圖片 en...

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    一些零碎的知識

    1樱衷、MLE和MAP MLE: 模型已定棋嘲，參數(shù)未知 極大似然估計，是一種參數(shù)估計的方法矩桂。即假設(shè)樣本滿足某種分布沸移，利用已知的樣本結(jié)果信息去反推最有可能導(dǎo)致這些樣本出現(xiàn)的模型參數(shù)值...

  • 過擬合

    摘要過擬合的問題在機器學(xué)習(xí)算法中很常見，在深度學(xué)習(xí)中更常見的是模型train不起來侄榴，而不是過擬合雹锣，過擬合的處理方法可以是：降低模型復(fù)雜度，正則癞蚕，dropout蕊爵，earlyst...

  • 優(yōu)化算法總結(jié)

    機器學(xué)習(xí)中的無約束優(yōu)化算法，包括最小二乘桦山、梯度下降攒射、牛頓/擬牛頓法；樣本量不算很大恒水，且存在解析解会放，可選用最小二乘法，速度快钉凌；樣本量大時使用梯度下降或牛頓法鸦概，二者區(qū)別是梯度下降...

  • HMM

    1、概率計算 2甩骏、參數(shù)估計 3窗市、模型預(yù)測

  • LDA

    1、隱Dirichlet分布 2饮笛、先驗分布-共軛分布 3咨察、Beta分布-Dirichlet分布 4、LDA 5福青、Gibbs采樣和更新規(guī)則

  • EM與貝葉斯

    1摄狱、高斯混合模型GMM 2脓诡、最大似然推倒EM 3、GMM的參數(shù)估計 4媒役、樸素貝葉斯

  • SVM

    1祝谚、SVM的原理和目標 2、SVM計算過程 3酣衷、線性不可分SVM 4交惯、核函數(shù) 5、SMO算法

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    集成學(xué)習(xí)

    總覽：提升算法按照基分類器是否強依賴穿仪，分類器可由基分類器并行生成的為Boosting席爽，串行生成的為Bagging；Bagging中的代表是RF(隨機森林)啊片，Boosting中...

  • 決策樹與隨機森林

    1只锻、信息熵 只考慮離散情況 熵：度量變量不確定性，越確定熵越小紫谷，完全確定的事件熵為0信息熵的定義：$$ 條件熵：h(y | x) = h(x, y) - h(x) x與y的不...

  • 聚類算法總結(jié)

    1齐饮、相似度的度量方法 2、K-means聚類 3笤昨、層次聚類 4沈矿、密度聚類 DBSCAN DensityPeak 5、譜聚類 譜聚類與PCA關(guān)系

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    回歸問題

    摘要線性回歸解決預(yù)測問題咬腋，細分為一般線性回歸、多項式回歸睡互、廣義線性回歸的遞進關(guān)系根竿，Logistic和Softmax回歸解決分類問題，Logistic回歸解決二分類就珠，Softm...

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    鏈表

    1寇壳、鏈表相加 題目 給定兩個鏈表，分別表示兩個非負整數(shù)妻怎，逆序存儲在鏈表中壳炎，計算兩個數(shù)的和，并返回鏈表頭指針逼侦，如：輸入：２－＞４－＞３匿辩、５－＞６－＞４，輸出７－＞０－＞８ 思路...

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