02 2022 档案
摘要：https://www.cnblogs.com/shuaishuaidefeizhu/p/11359826.html
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摘要：https://www.jianshu.com/p/139604f0065f
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摘要：import numpy as np ages=[3,3,6,7,7,10,10,10,11,13,30] lower_q=np.quantile(ages,0.25,interpolation='lower')#下四分位数 higher_q=np.quantile(ages,0.75,interp
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摘要：https://www.bilibili.com/video/BV1d5411w7f5?from=search&seid=11524141773852880751&spm_id_from=333.337.0.0 每次按中位数切分
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_42733062/article/details/106530052?spm=1001.2101.3001.6650.3&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EC
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摘要：https://www.cnblogs.com/canyangfeixue/p/9274141.html
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38128785
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摘要：知乎用户 132 人赞同了该回答 举个例子吧 一个人拿着n个袋子，里面有m种颜色不同的球。现在这个人随机地抓球，规则如下： 1. 先随机挑一个袋子 2. 从这个袋子中随机挑一个球 如果你站在这个人旁边，你目睹了整个过程：这个人选了哪个袋子、抓出来的球是什么颜色的。然后你把每次选择的袋子和抓出来的球的
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摘要：https://blog.csdn.net/Mr_health/article/details/107596402
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摘要：结论直接上结论，既然是error所以，top-1 error rate和top-5 error rate越小说明模型越准确。 作用出自于ImageNet，用于评判模型的性能，比如ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networ
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摘要：https://blog.csdn.net/weixin_39621794/article/details/110454763
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/73214810
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/76275427
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/70644127 所以，协方差本质是矩形面积，也可以理解为方差的本质是正方形面积。面积为正则正相关，为负则负相关。为了更方便地在没有量纲的条件下比较相关程度，再除以两个变量的标准差，就得到了相关系数。
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摘要：36.熵、联合熵、条件熵、相对熵、互信息的定义 为了更好的理解，需要了解的概率必备知识有： 1.大写字母X表示随机变量，小写字母x表示随机变量X的某个具体的取值； 2.P(X)表示随机变量X的概率分布，P(X,Y)表示随机变量X、Y的联合概率分布，P(Y|X)表示已知随机变量X的情况下随机变量Y的条
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摘要：作者：王赟 Maigo链接：https://www.zhihu.com/question/24627666/answer/28440943来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 下面这张图位于第一、二象限内。我们关注红色的门，以及“北京四合院”这几个字下面的紫
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摘要：df3=df.drop(index=df[df[‘CellName’].isin(list2)].index.tolist())
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摘要：【机器学习】K-means（非常详细） - 知乎 (zhihu.com)
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摘要：L1和L2正则先验分别服从什么分布?_狂奔的菜鸡的博客-CSDN博客_l1正则服从什么分布
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摘要：首发于BAT AI面试1000题 无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列（96-100题） 七月在线 七仔 26 人赞同了该文章 96.你有哪些deep learning（rnn、cnn）调参的经验？参考https://www.zhihu.com/question/41631631 9
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摘要：首发于BAT AI面试1000题 无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列（91-95题） 七月在线 七仔 6 人赞同了该文章 91.模式识别中，马式距离较之于欧式距离的优点是（C、D）。A.平移不变性； B.旋转不变性； C尺度不变性； D.考虑了模式的分布 92.影响基本K-均值算法
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摘要：首发于BAT AI面试1000题 无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列（86-90题） 七月在线 七仔 28 人赞同了该文章 86.已知一组数据的协方差矩阵P,下面关于主分量说法错误的是(C)A、主分量分析的最佳准则是对一组数据进行按一组正交基分解, 在只取相同数量分量的条件下,以均
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摘要：首发于BAT AI面试1000题 无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列（81-85题） 七月在线 七仔 12 人赞同了该文章 81.Nave Bayes是一种特殊的Bayes分类器,特征变量是X,类别标签是C,它的一个假定是:(C) A.各类别的先验概率P(C)是相等的B.以0为均值
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摘要：首发于BAT AI面试1000题 无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列（71-75题） 七月在线 七仔 11 人赞同了该文章 71.请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素 @Tom_junsong，http://www.cnblogs.com/tom-gao/p
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摘要：首发于BAT AI面试1000题 无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列（76-80题） 七月在线 七仔 50 人赞同了该文章 76.看你是搞视觉的，熟悉哪些CV框架，顺带聊聊CV最近五年的发展史如何？ 原英文：http://adeshpande3.github.io作者：Adit D
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摘要：首发于BAT AI面试1000题 无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列（66-70题） 七月在线 七仔 22 人赞同了该文章 66.说说共轭梯度法 @wtq1993，http://blog.csdn.net/wtq1993/article/details/51607040共轭梯度法是
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摘要：首发于BAT AI面试1000题 无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列（61-65题） 七月在线 七仔 30 人赞同了该文章 61.说说梯度下降法 @LeftNotEasy，本题解析来源：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2010/
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摘要：首发于BAT AI面试1000题 无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列（56-60题） 七月在线 七仔 29 人赞同了该文章 56.什么是卷积 对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐
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摘要：首发于BAT AI面试1000题 无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列（46-50题） 七月在线 七仔 14 人赞同了该文章 46.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然
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摘要：首发于BAT AI面试1000题 无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列（41-45题） 七月在线 七仔 36 人赞同了该文章 七月在线双十一活动太火爆，导致昨天忘记发题给大家！鞠躬！检讨！ 想换本，换键盘的可以进会场试试手气；当然，很多课程11.10-11.12期间限时免费送 双11
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摘要：无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列（36-40题） 七月在线 七仔 25 人赞同了该文章 36.熵、联合熵、条件熵、相对熵、互信息的定义 为了更好的理解，需要了解的概率必备知识有： 1.大写字母X表示随机变量，小写字母x表示随机变量X的某个具体的取值； 2.P(X)表示随机变量X的
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摘要：无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列（31-35题） 七月在线 七仔 46 人赞同了该文章 31.逻辑斯特回归为什么要对特征进行离散化 @严林，本题解析来源：https://www.zhihu.com/question/31989952 在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特
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摘要：无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列（11-20题） 七月在线 七仔 283 人赞同了该文章 11.为什么xgboost要用泰勒展开，优势在哪里？ @AntZ：xgboost使用了一阶和二阶偏导, 二阶导数有利于梯度下降的更快更准. 使用泰勒展开取得二阶倒数形式, 可以在不选定损失函
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摘要：无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列（21-30题） 七月在线 七仔 53 人赞同了该文章 21.请大致对比下plsa和LDA的区别 pLSA中，主题分布和词分布确定后，以一定的概率（ 、 ）分别选取具体的主题和词项，生成好文档。而后根据生成好的文档反推其主题分布、词分布时，最终用E
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摘要：无障碍写文章 登录 BAT机器学习面试1000题系列（第1~10题） 七月在线 七仔 481 人赞同了该文章 近期和，七月团队整理了BAT机器学习面试1000题系列，侧重机器学习、深度学习。我们将通过这个系列索引绝大部分机器学习和深度学习的笔试面试题、知识点，它将是一个足够庞大的机器学习和深度学习面
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摘要：https://www.cnblogs.com/xifengxixia/p/10918117.html import math math.ceil( x )##向上 math.floor( x )##向下
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摘要：#十折交叉验证from sklearn.model_selection import KFoldkf = KFold(n_splits=10, shuffle=True)#n_splits表示把数据集分为多少份#shuffle表示是否随机划分，如果n_splits=2，shuffle=false(默
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/46626607 import numpy as npx=np.random.random(10)y=np.random.random(10) #马氏距离要求样本数要大于维数，否则无法求协方差矩阵#此处进行转置，表示10个样本，每个样本2维X
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摘要：https://blog.csdn.net/zpalyq110/article/details/79527653
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摘要：https://www.cnblogs.com/gaoxing2580/p/12423419.html
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/101689104
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摘要：不平衡数据集的处理 - kamekin - 博客园 (cnblogs.com) https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/03/imbalanced-data-classification/
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摘要：机器学习-->期望风险、经验风险与结构风险之间的关系_liyajuan521的专栏-CSDN博客_经验风险和结构风险
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