随笔分类 -  面试题分析

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Xavier权重初始化以及推导过程
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知乎上的一篇深度学习相关面试总结，很不错
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这个面试编程题套路大全，要好好研究一下
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面试题 - 求两个节点的最低公共父节点
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【总结-很好】复习DNN在CTR中的应用
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【面试题】用spark来实现topK
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【复习】很好的树调参的方法，好好看，还有集成学习的5个问题
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优化spark程序的12个方法，要看
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【总结-复习】spark的复习 RDD stage task repartition和coalece pipeline优化
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【面经】小米推荐算法工程师面试
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posted @ 2018-04-09 22:09 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【非常好】【复习】L1 L2 正则化的推导 LR最大似然的推导
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FM FFM 美团技术文章 非常好，要继续看
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【总结系列】GBDT Xgboost RandomForest RF 随机森林区别 Xgboost特征重要性怎么得到 Xgboost为什么快
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posted @ 2018-04-07 21:21 blcblc 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【面试复习】为什么要去掉共线性的特征 LR为什么要标准化
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posted @ 2018-04-06 02:26 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【复习】非常好，集成学习的五个必知必回问题 - 这一篇文章好好看，好好复习
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机器学习面试题-算法、数学的题库 - 要付费，不看，哈
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【总结复习】一句点醒GBDT - 关于xgboost和GBDT，这一篇真的很好，细读精读
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【复习总结系列】关于gbdt和xgboost的一些理解
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近期的面试复习计划
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交叉熵损失函数的定义，为什么label y 在前面的原因 & softmax与交叉熵 & 交叉熵度量概率分布的相似性 & 交叉熵产生过程
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posted @ 2018-03-27 10:22 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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