個人經(jīng)驗：1、掌握基礎(chǔ)知識：學會使用Excel的$ 符號禽篱，即理解單元格的“絕對引用”和“相對引用”。2、初學新函數(shù)的方法：重點看示例滔灶，模仿寫公式糟红。3、日常使用函數(shù)時：通過看E...
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如何學習EXCEL函數(shù) -
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使用gephi生成社交網(wǎng)絡圖gephi gephi的下載地址:https://gephi.org/ gephi提供了大量的插件，因為前端js經(jīng)常使用的是json格式的热押，因此在工具--》插件西傀，安裝一個叫J...
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秋招記錄-百度Feed
一面：1、簡歷2桶癣、c++中的stoi拥褂，用java實現(xiàn)了一下3、一道概率問題 二面：1牙寞、介紹簡歷2饺鹃、python中 a=1，b=1间雀，那么a is b返回的是true還是fals...
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Maxout激活函數(shù)原理及實現(xiàn)1、原理簡介 maxout激發(fā)函數(shù)镀梭，則其隱含層節(jié)點的輸出表達式為： 這里的W是3維的刀森，尺寸為d*m*k，其中d表示輸入層節(jié)點的個數(shù)报账，m表示隱含層節(jié)點的個數(shù)研底，k表示每個隱含層節(jié)...
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Python函數(shù)式編程-高階函數(shù)、匿名函數(shù)统屈、裝飾器胚吁、偏函數(shù)
本篇文章我們來介紹下Python函數(shù)式編程的知識。最主要的一點愁憔，Python中的函數(shù)是對象腕扶，可以復制給變量！好了吨掌，我們來介紹幾個Python函數(shù)式編程中的要點半抱，包括高階函數(shù)、...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學習(二十七)--知識圖譜與推薦系統(tǒng)結(jié)合之RippleNet模型原理及實現(xiàn)知識圖譜特征學習在推薦系統(tǒng)中的應用步驟大致有以下三種方式： 依次訓練的方法主要有：Deep Knowledge-aware Network(DKN)聯(lián)合訓練的方法主要有：Ri...
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線性代數(shù)知識點整理課程主頁：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_LA16.html 本文目錄 1膜宋、線性系統(tǒng)Linear System 2窿侈、V...
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一步步解析Attention is All You Need！本文將通過細節(jié)剖析以及代碼相結(jié)合的方式秋茫，來一步步解析Attention is all you need這篇文章史简。 這篇文章的下載地址為：https://arxiv.org/a...
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numpy中的hstack()、vstack()肛著、stack()圆兵、concatenate()函數(shù)詳解
本文主要介紹一下numpy中的幾個常用函數(shù)跺讯，包括hstack()、vstack()殉农、stack()刀脏、concatenate()。 1超凳、concatenate() 我們先來介紹...
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二戰(zhàn)周志華《機器學習》--特征選擇1愈污、子集搜索與評價 我們能用很多屬性描述一個西瓜，例如色澤轮傍、根蒂暂雹、敲聲、紋理等等创夜。但有經(jīng)驗的人往往只需看根蒂擎析，聽聽敲聲就可以知道是否是好瓜，換言之挥下，對于一個學習任務來說，給定...
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如果是lz桨醋，會如何考慮呢
集成學習系列(一)-隨機森林算法
整理自博客：https://plushunter.github.io/2017/01/16/機器學習算法系列（5）：隨機森林/ 以及 周志華老師的《機器學習》一書 1棚瘟、基本原...
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請教使用隨機森林的預測模型的調(diào)參問題，我用的是sklearn包喜最，網(wǎng)上說最重要的是三個參數(shù)n_estimators（最大迭代次數(shù)）偎蘸，max_depth（最大深度），max_features（最大特征數(shù)）瞬内，然后為了節(jié)省時間迷雪，我使用的是網(wǎng)格搜索法從左到右，依次調(diào)參這三個值虫蝶。
集成學習系列(一)-隨機森林算法
整理自博客：https://plushunter.github.io/2017/01/16/機器學習算法系列（5）：隨機森林/ 以及 周志華老師的《機器學習》一書 1章咧、基本原...
