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损失函数：qi其他：

原创 批量梯度下降和随机梯度下降法的缺点

批量梯度下降和随机梯度下降法的缺点

原创 面试题总结

面试题总结

原创 面试题：如何解决欠拟合

面试题：如何解决欠拟合

原创 面试题：LDA和PCA区别

更多请关注"百面机器学习"相同点（1）两者的作用是用来降维的（2）两者都假设符合高斯分布不同点（1）LDA是有监督的降维方法，PCA是无监督的。（2）LDA降维最多降到类别数K-1的维数，PCA没有这个限制。（3）LDA更依赖均值，如果样本信息更依赖方差的话，效果将没有PCA好。（4）LDA可能会过拟合数据。喜欢就关注一下啦~~~...

原创 机器学习面试题总结

机器学习面试题总结的

原创 面试题：降维的必要性和目的是什么？

降维的必要性和目的是什么？

原创 面试题：逻辑回归与朴素贝叶斯有什么区别

面试题：逻辑回归与朴素贝叶斯有什么区别

原创 面试题：线性回归和逻辑回归的区别

面试题：线性回归和逻辑回归的区别

原创 面试题：如何开展监督学习

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原创 面试题：机器学习的学习方式主要有哪些？

面试题：机器学习的学习方式主要有哪些？

原创 监督学习有哪些步骤

机器学习面试题：监督学习有哪些步骤

原创 面试题：机器学习学习方式主要有哪些？

机器学习面试题，机器学习学习方式主要有哪些？

原创 面试题：说下局部最优和全局最优的区别

在优化的世界里，总避免不了的接触全局最优和局部最优的概念，那么这两者的区别是什么呢？

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原创 机器学习面试题

这是整理的一些机器学习的面试题，详细的话可以关注日“百面机器学习”，回复干货领取神经网络中怎么降维？标准化和归一化有什么区别？LSTM为啥比RNN在梯度消失上要好？为啥L1正则先验分布是Laplace分布，L2正则先验分布是Gaussian分布？为什么归一化能加快梯度下降法求优化速度？简单说下Adaboost？SVM和LR区别和联系？机器学习中的距离和相似度度量方式有哪些？AU...

原创 机器学习面试题-神经网络怎么降维？

问题引入降维的算法有很多，那么在神经网络中适如何降维的呢？问题回答神经网络中可以通过autoencoder来实现降维，NN（神经网络）来对数据进行大量的降维是从2006开始的，这起源于science上的一篇文章：reducing the dimensionality of data with neural networks，作者就是鼎鼎有名的Hinton。autoencod一个e的基本结构如...

原创 机器学习面试题-为啥LSTM比RNN好

这里写自定义目录标题问题引入问题回答功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入问题引入其实这算是个经典的问题了...

原创 Python注意参数传递

注意传递参数的时候，不好传递空列表，不然有时会出现一些无法理解的问题def add(a, b): a += b return aclass company(object): def __init__(self, name, stuff=[]): self.name = name self.stuff = stuff def ...

原创 Python 一些技巧总结

enumerate>>> a=[1,2,3,4]>>> for i,j in enumerate(a):... print(i,j)...0 11 22 33 4>>>>sort 函数>>> list1 = [[0, 4, 1, 5], [3, 1, 5], [4, 0, 1, 5]]...

原创 Pandas统计重复的列里面的值

pandas代码如下:import pandas as pdimport numpy as npsalaries = pd.DataFrame({ 'name': ['BOSS', 'Lilei', 'Lilei', 'Han', 'BOSS', 'BOSS', 'Han', 'BOSS'], 'Year': [2016, 2016, 2016, 2016, 20...

原创 Python相对导入

这里要说明的问题是 from . import 以及 from .. import 大致按照图建下目录 各个脚本文件中的代码如下 fun3.pyfrom .. import fun2if __name__ == '__main__': fun2.print_fun2()fun2.pyfrom . import fun1def print_fun...

原创 Python单元测试unitest之循环嵌套mock使用

新建文件function.pydef add_and_multiply(x, y): addition = x + y multiple1 = multiply2(x, y)+multiply1(x,y) return (addition, multiple1)def multiply1(x, y): return x * y+3def mu...

原创 Python 关于引用注意

可以看下面的代码对比：def jia(a): tmp=a.extend([1,2,3]) print("----测试----") print(a)def jia2(a): for i in a: i=i+2 print("----测试----") print(a)def jia3(a): for i in a:...

原创 Python-列表推导式

Python 列表推导式Python中的列表推导式有较好的用途，这里介绍两个可能大家会用到的，具体简单的列表推导式的这里就不说了testList = [1,2,3,4]def mul2(x): return x*2print [mul2(i) for i in testList]还有一张可以通过在内部加上一些逻辑语句从而对数据进行筛选的功能。def splitD...

原创 Scala中Set的使用

不可变Set创建Setscala> val a=Set(1,1,2,3)a: scala.collection.immutable.Set[Int] = Set(1, 2, 3)添加元素scala> a+(4)res119: scala.collection.immutable.Set[Int] = Set(1, 2, 3, 4)scala> a...

原创 Scala中Array的使用

总共分为Array和ArrayBuffer,这里的操作参数很多，很难说的完整，这里就说几个常用的。建议先看博客中的List的部分，因为Array这一部分很多都是一样的。Array初始化scala> val a=Array(1,2,3)a: Array[Int] = Array(1, 2, 3)尾部添加元素scala> a:+(4)res100: ...

原创 Scala中List使用

总共分为List和ListBuffer,这里的操作参数很多，很难说的完整，这里就说几个常用的。创建Listscala> val a=List(1,2,3)a: List[Int] = List(1, 2, 3)末端加元素scala> a:+(4)res47: List[Int] = List(1, 2, 3, 4)或者scala&

原创 Gitbook 安装

1. 安装node.js安装的软件网上可以下载，安装完成后如图所示： 2. 安装Gitbook命令行进入到上面的文件夹下面，然后npm install gitbook-cli -g安装完成后看有没有安装成功gitbook -V显示版本号的话那就是安装成功了3. 使用新建一个文件夹，然后到文件夹下面执行命令行gitbook init然后执...

原创 Python3 队列

定义队列这里就不做具体的解释了， 官方可以看到https://docs.python.org/3/library/queue.htm The queue module implements multi-producer, multi-consumer queues. It is especially useful in threaded programming when informa...

原创 动态规划+单调队列

最近在做一个动态规划相关的题目，发现了有一些动态规划题目中可以使用单调队列来简化计算的复杂度，本来以为动态规划以及很厉害了，看到了单调队列才不禁发现，原来是算法或者结构还可以这么玩。定义单调队列是指一个队列内部的元素具有严格单调性的一种数据结构，分为单调递增队列和单调递减队列。单调队列满足两个性质：1.单调队列必须满足从队头到队尾的严格单调性。2.排在队列前面的比排在队列后...

原创 MATLAB中只显示坐标轴的左下段到右上端的部分

对于有些图像处理来说，有些坐标轴可能没有占满整个图像，这里给出一个变换可以显示出来x=1:1:100;y=sin(x).^2+x/4;plot(x,y,'r');set(gcf,'Position',[0 0 400 400]);set(gca,'position',[0,0,1,1])set(gcf,'color','white'); %设定figure的背景颜色A=getfra

原创 机器学习面试 （海康 多益）

海康1.电话面试： 介绍你做的项目？ 特征选择方法? 解释logostic回归？ 说一下Xgboost？Xgboost和GBDT的区别？发布2.杭州面 问项目问的很细，重点看项目？  你觉得你项目中哪部分做的好？  如果再给你一次机会，你会从哪些方面考虑？ Xgboost特点(我用的这个比较多)？

原创 Python实现二叉树的深度

python实现二叉树的深度搜索class TreeNode(object): def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.right = Noneclass Solution(object): def isBalanced(self, root):

原创 Python实现二叉树

使用python实现的一个二叉树的实现方式(更新中)对应letcode--538. Convert BST to Greater Treeclass TreeNode(object): def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.right = Nonec

原创 数据结构与算法_1：线性表顺序存储结构常见操作

线性表的顺序存储结构定义线性表的数据对象集合为 {a1,a2,....an}，每个元素的类型均为Datatype。其中，除第一个元素a1外，每一个元素有且 只有一个直接前驱元素，除了最后一个元素an外，每一个元素有且只有一个直接后继元素。数据元素之间的关系是一对一的 关系。优缺点线性表的顺序存储结构的优缺点：优点：无须为表示表中元素之间的逻辑关系而增加额外的存储空间