摘要：
医学知识图谱一 大纲 知识自动提取技术 医学知识融合 医学知识推理 大纲 知识自动提取技术 医学知识融合 医学知识推理 大纲 知识自动提取技术 医学知识融合 医学知识推理 阅读全文
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广义来说，有三种机器学习算法 1、 监督式学习 工作机制：这个算法由一个目标变量或结果变量（或因变量）组成。这些变量由已知的一系列预示变量（自变量）预测而来。利用这一系列变量，我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直持续，直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式学习的例子有 阅读全文
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本章内容 1、TensorFlow 2、Keras 3、MXNet 4、CNTK 5、PyTorch 常见的深度学习框架 常见的深度学习框架有 TensorFlow 、Caffe、Theano、Keras、PyTorch、MXNet等，如下图所示。这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语 阅读全文
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（1）代码题（leetcode类型），主要考察数据结构和基础算法，以及代码基本功 虽然这部分跟机器学习，深度学习关系不大，但也是面试的重中之重。基本每家公司的面试都问了大量的算法题和代码题，即使是商汤、face++这样的深度学习公司，考察这部分的时间也占到了我很多轮面试的60%甚至70%以上。我去f 阅读全文
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其实目前国内几乎只要是技术岗，面试中都100%会问算法和数据结构。 这两者能快速体现候选人真实的水平，比如代码量，代码的质量，性能，思维是否有逻辑，是否灵活。 算法结果概述 1、前言 1.应用范围：机器学习、数据挖掘、自然语言处理、图形学等。 2.求职方面的考点：贪心、分治、动态规划、树、图等。而且 阅读全文
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100道AI基础面试题 1、协方差和相关性有什么区别？ 解析： 相关性是协方差的标准化格式。协方差本身很难做比较。例如：如果我们计算工资（$）和年龄（岁）的协方差，因为这两个变量有不同的度量，所以我们会得到不能做比较的不同的协方差。 为了解决这个问题，我们计算相关性来得到一个介于-1和1之间的值，就 阅读全文
摘要：
第一部分：从RNN到LSTM 1、什么是RNN RNN全称循环神经网络（Recurrent Neural Networks），是用来处理序列数据的。在传统的神经网络模型中，从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无 阅读全文
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第一部分：从RNN到LSTM 1、什么是RNN RNN全称循环神经网络（Recurrent Neural Networks），是用来处理序列数据的。在传统的神经网络模型中，从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无 阅读全文
摘要：
在有监督(supervise)的机器学习中，数据集常被分成2~3个即： 训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set) 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。其 阅读全文
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[LeetCode] Maximum Product Subarray的4种解法 leetcode每日解题思路 221 Maximal Square LeetCode:Subsets I II （2）数学题或者"智力"题。 如果一个女生说，她集齐了十二个星座的前男友，我们应该如何估计她前男友的数量？ 阅读全文