摘要: 要求:在Python环境下用尽可能多的方法反转字符串,例如将s = "abcdef"反转成 "fedcba" 第一种:使用字符串切片 result = s[::-1] 第二种:使用列表的reverse方法 l = list(s) result = "".join(l.reverse()) 当然下面也行 l = list(s) result = "".join(l[::-1]) 第三种:使用r... 阅读全文
posted @ 2018-08-23 16:38 热之雪 阅读(331) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、Two Sum Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target. You may assume that each input wou 阅读全文
posted @ 2018-08-23 16:00 热之雪 阅读(232) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文总结ML面试常见的问题集 转载来源:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924 31、下列哪个不属于CRF模型对于HMM和MEMM模型的优势(B ) A. 特征灵活 B. 速度快 C. 可容纳较多上下文信息 D. 全局最优首先, 阅读全文
posted @ 2018-08-23 14:00 热之雪 阅读(264) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文总结ML面试常见的问题集 转载来源:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924 21、请简要说说EM算法。 @tornadomeet,本题解析来源:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/339 阅读全文
posted @ 2018-08-23 00:10 热之雪 阅读(236) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文总结ML面试常见的问题集 转载来源:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924 1、简要介绍SVM 全称是support vector machine,中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法,它的目标是为确定一个分类 阅读全文
posted @ 2018-08-21 20:11 热之雪 阅读(767) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、引言 关于文本的提取有很多方法,本文主要探索下sklearn官方的文本特征提取功能。 2、文本特征提取 文本分析是机器学习算法的主要应用领域。 然而,原始数据,符号文字序列不能直接传递给算法,因为它们大多数要求具有固定长度的数字矩阵特征向量,而不是具有可变长度的原始文本文档。 sklearn提供 阅读全文
posted @ 2018-08-21 16:57 热之雪 阅读(8071) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 来源引用:https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629608 1、引言 贝叶斯是经典的机器学习算法,朴素贝叶斯经常运用于机器学习的案例。比如说 文本分类/垃圾邮件的分类/情感分析:在文本分类中,贝斯依旧占有一席之地,因为文本数据中, 阅读全文
posted @ 2018-08-20 20:20 热之雪 阅读(1445) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本次demo主题是使用keras对IMDB影评进行文本分类: layers的概况 _________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # embedding 阅读全文
posted @ 2018-08-20 16:34 热之雪 阅读(2513) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 大神经验: 1、 应用机器学习,千万不要一上来就试图做到完美,先撸一个baseline的model出来,再进行后续的分析步骤,一步步提高,所谓后续步骤可能包括『分析model现在的状态(欠/过拟合),分析我们使用的feature的作用大小,进行feature selection,以及我们模型下的ba 阅读全文
posted @ 2018-08-18 11:41 热之雪 阅读(2209) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 关键词和导入 在这个速查卡中,我们会用到一下缩写: 您还需要执行以下导入才能开始: import pandas as pd import numpy as np 导入数据 输出数据 创建测试对象 用于测试的代码 查看/检查数据 选择 数据清洗 筛选,排序和分组 加入/合并 统计 以下这些都可以应用于 阅读全文
posted @ 2018-08-15 13:12 热之雪 阅读(8060) 评论(0) 推荐(1) 编辑