發(fā)簡信
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評論較多，簡書回復(fù)也不太方便鳞绕，如有問題麻煩關(guān)注下面的公眾號，加入我的微信群一起討論尸曼。公眾號ID：小小挖掘機(jī)
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Wide & Deep1.背景 Wide and deep 模型是 TensorFlow 在 2016 年 6 月左右發(fā)布的一類用于分類和回歸的模型们何，并應(yīng)用到了 Google Play 的應(yīng)用推薦...
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GRU模型在問答系統(tǒng)中的應(yīng)用
GRU模型與LSTM模型設(shè)計(jì)上十分的相似，LSTM包含三個門函數(shù)（input gate控轿、forget gate和output gate)冤竹，而GRU模型是LSTM模型的簡化版，...
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xgboost的原理沒你想像的那么難xgboost 已然火爆機(jī)器學(xué)習(xí)圈茬射，相信不少朋友都使用過贴见。要想徹底掌握xgboost，就必須搞懂其內(nèi)部的模型原理躲株。這樣才能將各個參數(shù)對應(yīng)到模型內(nèi)部片部，進(jìn)而理解參數(shù)的含義，根據(jù)需...
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數(shù)據(jù)降維——PCA霜定、SVD1. 數(shù)據(jù)降維 數(shù)據(jù)降維的目的:數(shù)據(jù)降維档悠，直觀地好處是維度降低了，便于計(jì)算和可視化望浩，其更深層次的意義在于有效信息的提取綜合及無用信息的擯棄辖所。 降維方法__ 屬性選擇：過濾法；...
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PCA與SVD分解的關(guān)系
PCA： 目標(biāo)是使 因?yàn)榭蓪?E的每列是相應(yīng)的非線性相關(guān)且相互正交的特征向量磨德，為正交陣缘回。我們令 因?yàn)檫@樣P就成為了正交陣，有 則PCA是要對X的協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解典挑，P即...
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數(shù)據(jù)挖掘面試準(zhǔn)備（1）|常見算法（logistic回歸酥宴，隨機(jī)森林，GBDT和xgboost）9.25r早上面網(wǎng)易數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位您觉，第一次面數(shù)據(jù)挖掘的崗位拙寡，只想著能夠去多準(zhǔn)備一些，體驗(yàn)面這個崗位的感覺琳水，雖然最好心有不甘告終肆糕，不過繼續(xù)加油。 不過總的來看在孝，面試前有準(zhǔn)備...
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機(jī)器學(xué)習(xí)必須熟悉的算法之word2vector（一）word2vector已經(jīng)成為NLP領(lǐng)域的基石算法诚啃。作為一名AI 從業(yè)者，如果不能主動去熟悉該算法私沮，應(yīng)該感到臉紅始赎。本文是一篇翻譯的文章，原文鏈接是：http://mccorm...
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面試經(jīng)驗(yàn)（機(jī)器學(xué)習(xí)）
常見分類模型（ svm，決策樹极阅，貝葉斯等）的優(yōu)缺點(diǎn)胃碾，適用場景以及如何選型解決過擬合的方法有哪些？ KNN（分類與回歸） 分類模型可以做回歸分析嗎筋搏？反過來可以嗎仆百？ 分類模型和回...
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法小結(jié)與收割offer遇到的問題
機(jī)器學(xué)習(xí)是做NLP和計(jì)算機(jī)視覺這類應(yīng)用算法的基礎(chǔ)，雖然現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)模型大行其道奔脐，但是懂一些傳統(tǒng)算法的原理和它們之間的區(qū)別還是很有必要的俄周。可以幫助我們做一些模型選擇髓迎。本篇博文就...
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機(jī)器學(xué)習(xí)面試之?dāng)?shù)據(jù)降維PCA（主成分分析）和LDA（線性判別分析峦朗，F(xiàn)isher Linear Discriminant Analysis）都是數(shù)據(jù)降維的一種方式。但是排龄，PCA是無監(jiān)督的波势，而LDA是...
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機(jī)器學(xué)習(xí)面試001—支持向量機(jī)SVM
1. 關(guān)于min和max交換位置滿足的 d* <= p* 的條件并不是KKT條件 Ans：這里并非是KKT條件，要讓等號成立需要滿足strong duality(強(qiáng)對偶)橄维，之...
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BAT機(jī)器學(xué)習(xí)面試1000題系列（二）
101.深度學(xué)習(xí)（CNN RNN Attention）解決大規(guī)模文本分類問題尺铣。 用深度學(xué)習(xí)（CNN RNN Attention）解決大規(guī)模文本分類問題 - 綜述和實(shí)踐 102...
