机器学习
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  • 推荐系统与协同过滤、奇异值分解
    再次感谢作者。 昨天我从Youtube上把PyCon2018和PyData2018两个会议对自己比较有用的视频下载下来，昨天分享的《使用pandas做更好的数据科学》来自PyData2018。受到该演讲者内容启发写了本文。 日常生活中，像亚马逊、淘宝、京东、今日头条等各大互联网…
    后端 Python 算法
    推荐系统与协同过滤、奇异值分解
  • 面试了8家公司，他们问了我这些机器学习题目......
    【导读】今年年初以来，作者一直在印度找数据科学、机器学习以及深度学习领域的工作。在找工作的这三十四天里，他面试了8到10家公司，其中也包括初创公司、基于服务的公司以及基于产品的公司。作者希望他的面试经验能够为求职者提供一些有用的信息，因而撰写了此文。希望你读后能够有所收获！ 下…
    面试 机器学习 算法
    面试了8家公司，他们问了我这些机器学习题目......
  • 编写你人生中第一个机器学习代码吧！
    我们先要学习的机器学习算法是监督学习，那么，何为监督学习呢？要了解监督学习，我们得先回顾下我们平时的编码方式。我们平时的编码方式是一种硬编码，简而言之就是面对问题的时候，我们通过正向暴力编码，将问题的各个方面和逻辑通过编码来处理，从而使得代码按照我们的思路一步步运行下去，最终解…
    Python 机器学习 人工智能