摘要：
1、用数组实现大小固定的队列和栈 2、实现特殊的栈，包含栈的基本功能，同时实现返回栈中最小元素操作 3、队列和栈的相互实现 4、转圈打印矩阵 5、旋转方形矩阵 6、之字形打印矩阵 7、行列都排序的矩阵中找数 阅读全文
摘要：
1、背景 语言模型就是计算句子中的词按照组成句子的顺序排列的概率，由此来判断是不是正常句子。 传统的语言模型，N-gram模型，基于马尔科夫假设，下一个词的出现仅依赖前面的一个或n个词 对一句话S=x1,x2,x3,x4,x5,…,xnS=x1,x2,x3,x4,x5,…,xn而言，它的概率： P( 阅读全文
摘要：
1、最大似然估计解释最小二乘 2、求解参数 为啥加入扰动可以保证参数可解 3、正则化 L1 L2 （加入正则项的目的是为了防止过拟合） 当参数过拟合数据时，得到的参数分布不均衡，可能存在前边的参数很大，后边的参数很小的情况，所以在目标函数中加入参数的平方和乘以一个系数，来保证参数均衡，不至于有太大参 阅读全文
摘要：
理论基础： 1、小米笔试 https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese/blob/master/D-%E7%AC%94%E8%AF%95%E9%9D%A2%E7%BB%8F/%E7%AC%94%E8%AF%95-%E5%B0% 阅读全文
摘要：
基本排序：插入，选择，冒泡 三大排序：归并，快速，堆排 1、归并排序 -- 时间复杂度O(N*logN)，空间复杂度O(N) 思路：递归方法，本质是压栈出栈的过程，关键点是找出递归的basecase，即问题划分到不能再往下划分的点，再将排好序的两部分合并即可 非递归方法，每相邻2个数排序，再下一层排 阅读全文
摘要：
1、熵是信息量的期望 公式： 2、联合熵：VENN图 条件熵： 3、正负样本不均衡处理： 4、数据与特征处理 阅读全文
摘要：
理论： Bagging思想：从总样本中每次抽取一定样本，去构建学习器，然后把学习器做投票或者平均，构成集成学习器 随机森林是Bagging思想的直接应用，取一部分的样本，取一部分的属性，采样过程是有放回的 问题： 1、信息增益跟基尼系数在数学上几乎相等，但ID3取信息增益下降最多的，CART选基尼系 阅读全文
摘要：
1、给出不同区间的列表，若有重叠区域则组合后输出 2、同类型的题目--今日头条（文章病句标识） 阅读全文
摘要：
1、关键找出递推公式 阅读全文
摘要：
1、函数间隔与几何间隔 函数间隔是垂直坐标系的距离，几何间隔是垂直分类面的距离 2、最优间隔分类器 3、拉格朗日求解 4、最优间隔分类器求解 5、SMO算法 6、核方法 7、软间隔分类器 8、合页损失函数 9、多分类 阅读全文