随笔分类 -  面试题分析

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【总结系列 - 终于弄懂了】纯SVD推荐和LSA里面对于新向量的映射，为什么是 *U*sigma-1
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posted @ 2018-03-26 11:05 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【总结系列 - 推荐系统】LFM SVD SVD++ 这一篇我觉得是讲的最透彻的
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posted @ 2018-03-24 22:57 blcblc 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【总结系列】机器学习三要素 - 模型 策略 算法 - 来自《统计学习方法》
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posted @ 2018-03-24 18:54 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【面试题总结】机器学习面试题 - 机器学习N牛人的博客
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【面试总结】决策树异同 - ID3 C4.5 CART
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posted @ 2018-03-23 15:46 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【总结系列】拉格朗日对偶问题 - KKT条件 - 这一篇讲的好
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posted @ 2018-03-20 11:38 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【知识图谱】机器学习知识图谱 - 也是我的知识复习的总体规划
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posted @ 2018-03-18 10:40 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【面试】知乎上一些比较好的专题 - 机器学习面试方向
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posted @ 2018-03-16 17:40 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【AI面试】机器学习面试的一些常见问题 和 刷题网站
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posted @ 2018-03-16 13:42 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【深度学习-非常非常好，重点看】这一篇文章真的非常非常好，整理了深度学习面试的题目
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posted @ 2018-03-16 13:35 blcblc 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
正则L1 L2 和 分布 先验的关系 - L1 优缺点
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posted @ 2018-03-15 00:22 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【概率】MLE，MAP，Bayse估计，我觉得这一篇讲的非常好，是最清楚的
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posted @ 2018-03-15 00:05 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【Linecode】这道题目做了有一会儿 - 图是否是树
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posted @ 2018-03-13 21:12 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【Lintcode】删除二叉查找树的节点 - 很好，有一定难度，提交了三次通过的
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posted @ 2018-03-13 20:17 blcblc 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
MLE MAP EM等
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posted @ 2018-03-12 01:55 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Logistic Regression 的前世今生 - 最大熵模型的关系，梯度下降的正负号，加了正则的梯度下降
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posted @ 2018-03-11 00:53 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【Lintcode】非常好！ 逆序对
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posted @ 2018-03-10 17:50 blcblc 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
检索模型复习 - BM25，BIM, 向量空间模型，TFIDF
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posted @ 2018-03-07 12:41 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Google出品的推荐系统论文 - wide and deep, youtube - 实验源码
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posted @ 2018-03-06 16:56 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SVM面试常考问题 - 硬间隔，软间隔
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posted @ 2018-03-05 03:21 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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