一般模式: Pattern: Sliding window，滑动窗口类型 Pattern: two points, 双指针类型 Pattern: Fast & Slow po...
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Leetcode算法模式总结
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Understanding Convolutions
refer: http://colah.github.io/posts/2014-07-Understanding-Convolutions/[http://colah.gi...
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xgboost特征重要性指标: weight, gain, cover官方解释Python中的xgboost可以通过get_fscore获取特征重要性，先看看官方对于这个方法的说明: get_score(fmap=’’, importance_...
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有道理. CNN是一种有监督的, GAN是无监督的.
机器学习高频面试题(41道)
Q1: What’s the trade-off between bias and variance? 问题1: 什么是偏差（bias）、方差（variable）之间的均衡？...
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@棉马咪 么么哒
正则化为什么能防止过拟合（重点地方标红了）
正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进...
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PU learning简介refer: https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/89475986 一、引言在现实生活中，有许多只有正样本和大...
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KDD 2019论文解读：多分类下的模型可解释性reference: https://developer.aliyun.com/article/715920 简介： 日前，由阿里巴巴研究型实习生张雪舟、蚂蚁金服高级算法专家...
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大规模文本分类网络TextCNN介绍TextCNN网络是2014年提出的用来做文本分类的卷积神经网络，由于其结构简单、效果好，在文本分类、推荐等NLP领域应用广泛，我自己在工作中也有探索其在实际当中的应用，今天...
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微软面试leetcode top 500题
按出题热度排序: 题号题目通过率难度#972相等的有理数40.90%困难#631设计Excel求和公式26.30%困难#431将N叉树编码为二叉树63.50%困难#782变为...
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机器学习高频面试题(41道)Q1: What’s the trade-off between bias and variance? 问题1: 什么是偏差（bias）、方差（variable）之间的均衡？...
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整理近一年的机器学习面试题大全(知乎专栏同步更新)本人知乎更新地址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/97742344 最大似然估计和最小化KL散度之间的关系? 总结 a. 最小化 KL 散度其实就...
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深入推荐引擎相关算法 - 聚类
聚类分析 什么是聚类分析？ 聚类 (Clustering) 就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster)，它的目标是：在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同...
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深入推荐引擎相关算法 - 协同过滤
集体智慧和协同过滤 什么是集体智慧 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的，只是在 Web2.0 时代，大家在 Web...
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《百面机器学习——算法工程师带你去面试》学习笔记，记录一些我认为重要的知识点。
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在Mac上使用LaTeX指导教程
也许你跟我一样，手头上的笔记本是带OS X系统的Mac，而不带Win系统；也许你又恰好跟我一样，仅仅是听过LaTeX，但现在需要学习如何使用LaTeX，以更好地完成自己的学术...
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机器学习资源总结(没有比这更全的了!)
机器学习资源 Machine learning Resources 快速开始学习： 周志华的《机器学习》作为通读教材，不用深入，从宏观上了解机器学习 《机器学习》西瓜书公式推...
