Python的机器学习方向是近年来不少大厂非常注重的方向之一，这也让不少同学都开始转行学习机器学习领域，这里小千为大家整理了一下大厂在机器学习方向的面试题，大家在面试前看一下说不准就能压到宝~~ 1.有监督学习和无监督学习有什么区别？ 有监督学习：对具有
归一化 距离度量 优化方法和优化函数
结论：L2范数归一化就是向量中每个元素除以向量的L2范数
多任务学习（Multi-task learning），让单个智能体（agent）学习如何解决许多不同的任务，而这正是人工智能研究的长期目标。最近，多任务学习的进步日新月异，像 DQN 这样的智能体能够使用相同的算法学习进行多个游戏，包括 Breakout 和 Pong。这些算法用于为每项任务训练各个专家智能体（expert agent
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、Introduction二、Moment Exchangeresult总结 前言 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2002.11102.pdf. 现代神经网络训练在很大程度上依赖于数据增强来提高泛化能力。在标签保留增强方法取
最近在看关于知识图谱融合的最新文献过程中，发现在实现embedding的时候采用最多、效果极佳的方法就是利用维基的词向量作为GCN的输入，从而得到包含语义和空间结构的embedding。所以这两天找了些关于GCN的资料看，并做个简单记录，方便以后复习，若发现错误或不太准确的地方，恳请指正。 一
公众号内容拓展学习笔记（2021.3.21）
博文TF-IDF算法介绍及实现主要介绍了TF-IDF，包括原理、不足、实战。阅读问题的提出中包含了对TF-IDF的拓展。 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency，词频-逆向文件频率）是一种用于信息检索（information retrieval）与文本挖掘（text mining）的常用加权技术。TF-IDF是一
数学建模：建模+编程+写作 层次分析法 应用：评价类问题 举例：哪种方案最好、谁的表现更优秀。。。 分析问题： （1）评价的目标是什么 （2）有几种方案可以达成目标（方案1、方案2、方案3、、、、） （3）评价的准则or指标是什么 分析系统中各因素的关系，建立系统的递接层次结构 目标层 准则层 方案层 （建
知识补充 举例函数\(Z=f（X,Y）\): 偏导数 将X固定，Z的增量除以Y的增量，我们称之为Z对Y的偏导数 同理，我们保持Y值不变，Z值仅随X值改变，Z的增量除以X的增量，我们称之为Z对X的偏导数 梯度 每个点都有一个箭头来表示Z对X的偏导数，每个点都有一个箭头来表示Z对Y的偏导数 我们将这两个箭头向
img_norm = np.zeros_like(lbp_1_8_real) real_show = cv2.normalize(lbp_1_8_real, dst=img_norm, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX) 这个函数比较好用，直接把lbp_1_8_real数组里面的数归一化到0-255之间，很好用
首先filter。因为论文中说是代码直接产生的，但是没说具体什么代码，我们还是使用标准的滤波器设计方法给你设计。 即，通过前后8个数据进行均值处理，得到平滑后的滤波输出。 diff模块： 这个相当于微分模块。得到信号变化的脉冲信号 将脉冲信号进行正负判决：
我们都知道，一般在机器学习任务当中，对于数据我们一般都要进行预处理，其中最有名的应该就是标准化了。还有归一化。首先我们先理清什么是归一化(normalization)，什么是标准化(standardization) 什么是归一化、标准化？ $f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}$
参考资料 《百面机器学习》https://blog.csdn.net/wei18791957243/article/details/91360356 为什么需要特征归一化 为了消除数据特征之间的量纲影响，使得不同指标之间具有可比性。在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化的。但对于决策树模型并不适用。 线性
多元线性回归的具体实现 导入需要的所有软件包： 因为各特征的数据范围不同，需要归一化特征数据。为此定义一个归一化函数。另外，这里添加一个额外的固定输入值将权重和偏置结合起来。为此定义函数 append_bias_reshape()。该技巧有时可有效简化编程： 现在使用 TensorFlow co
TensorFlow简单线性回归 将针对波士顿房价数据集的房间数量（RM）采用简单线性回归，目标是预测在最后一列（MEDV）给出的房价。 波士顿房价数据集可从http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston处获取。 直接从 TensorFlow contrib 数据集加载数据。使用随机梯度下降优化器优化单个训练
TensorFlow简单线性回归 将针对波士顿房价数据集的房间数量（RM）采用简单线性回归，目标是预测在最后一列（MEDV）给出的房价。 波士顿房价数据集可从http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston处获取。 直接从 TensorFlow contrib 数据集加载数据。使用随机梯度下降优化器优化单个训练
使用常规深度神经网络到脉冲神经网络转换方法应用于脉冲神经网络域时，性能下降的很多，深入分析后提出了可能的解释：一是来自逐层归一化的效率低，二是用于leaky-ReLU函数的负激活缺乏表示。 1.前言 在过去的十年中，深度神经网络(DNNs)在各种应用中表现出显著的性能。当我们试图解
第三周 超参数调试、Batch正则化和程序框架（Hyperparameter tuning） 文章目录 第三周 超参数调试、Batch正则化和程序框架（Hyperparameter tuning）3.1 调试处理（Tuning process）3.2 为超参数选择合适的范围（Using an appropriate scale to pick hyperparameters）3.3 超参数调试的实
Task6: 凸函数的情况是全局最优点。 一个模型在特定的样本集上只能有一个损失函数 梯度下降就是求解向量w。 梯度的推导过程： 阿尔法是超参数，人定的。是步长。 ctr 点击率预估 lr模型本身就是假设特征之间是独立的，比如性别 地域。 归一化，分桶离散 鲁棒性就是稳定性，不会因为
tensorflow学习 多元线性回归 使用梯度下降算法求解多元线性回归 步骤： 1 · 加载样本数据 2 · 数据处理 （归一化：将数据的值限制在一定的范围之内） 线行归一化：对原始数据的线性变换，是等比例缩放 标准差归一化：将数据集归一化为均值为0，方差为1的标准正态分布 非线性映射归
点击下方标题，迅速定位到你感兴趣的内容 前言相关知识Batch Normalization(BN)Layer Normalization(LN)Weight Normalization(WN)Cosine Normalization(CN)Instance NormalizationGroup Normalization(GN)Normalization的不变性总结 前言 Github：本文代码放在该项目中：NLP
定义 标准化(Standardization)：将数据按照比例进行缩放，不改变数据的原始分布，使得不同的变量经过标准化处理后可以有平等分析和比较的基础。缩放后的数据均值为0，方差为1。但并不是标准正态分布。 归一化(Normalization)：中心化和标准化基本一样，都是要把数据缩放到某个范围里
第一次自己写博客…记录一下自己的学习和日常…封校期间找点乐子，希望以后继续努力。 参考博客@ https://blog.csdn.net/weixin_42691585/article/details/108994556 以及@ https://zhuanlan.zhihu.com/p/48508221 “Stay hungry ， Stay young” Transformer的理论推导 前言
为什么要进行归一化？ 机器学习模型被互联网行业广泛应用，一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上，其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化，为什么要归一化呢？维基百科给出的解释： 归一化后加快了梯度下降求最优解的速度； 如果机器学习模型使用梯度下降法求
