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基于Python和Tensorflow的电影推荐算法
第一步:收集和清洗数据数据链接:https://grouplens.org/datasets/movielens/下载文件:ml-latest-small导入ratings.csv文件结果:userI
谷歌今日上线基于TensorFlow的机器学习速成课程(免费中文版)
按照该课程所述,读者可能需要初级代数知识,如变量与系数、线性方程组和函数曲线等以理解基本的机器学习模型。此外,读者也需要一些 Python 编程经验,但一般只需要最基础的函数定义、列表/字典、循环和条件表达式等。本课程的实现是基于 Python 和 TensorFlow,不过读…
记一道字节跳动的算法面试题
前几天有个朋友去面试字节跳动,面试官问了他一道链表相关的算法题,不过他一时之间没做出来,就来问了我一下,感觉这道题还不错,拿来讲一讲。 给定一个单链表的头节点 head,实现一个调整单链表的函数,使得每K个节点之间为一组进行逆序,并且从链表的尾部开始组起,头部剩余节点数量不够一…
【火炉炼AI】机器学习001-数据预处理技术(均值移除,范围缩放,归一化,二值化,独热编码)
数据预处理的必要性:在真实世界中,经常需要处理大量的原始数据,这些原始数据是机器学习算法无法理解的,所以为了让机器学习算法理解原始数据,需要对数据进行预处理。 1. 均值移除(Mean removal) 把每个特征的平均值移除,以保证特征均值为0(即标准化处理),这样做可以消除…
python 实现 割绳子问题(剑指offer 14题) 动态规划 或者贪心算法
一直挺苦恼动态规划笔试、面试题目,今天开始稳扎稳打的思考解决问题。 (m和n都是整数,n>1并且m>1)每段绳子的长度记为k[0],k[1],...,k[m]. 例如,当绳子的长度为8时,我们把它剪成长度分别为2,3,3的三段,此时得到的最大乘积是18. 通常动态规划的问题都是…
还在浪费时间学贪心算法么?告诉你三个不需要学习贪心算法的理由!
专栏 | 九章算法网址 | www.jiuzhang.com 许多同学问我: 为什么课程中没有包含贪心算法,是否可以将贪心算法列入教学计划中?每一次我总是苦口婆心的规劝他们: 不要把时间浪费在贪心法上,学了根本没有用。为什么学习贪心法没有用? 这是一个值得讨论的问题。从我看来,…
贪心算法总结
贪心算法(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的是在某种意义上的局部最优解。 贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪心策略的选择,选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以…
技惊四座的BERT全靠数据集?大模型霸榜或许是学界的灾难
机器之心整理,机器之心编辑部。 然而最近NCKU的一篇论文却给人们泼了冷水。这一研究认为,BERT 至少在 ARCT 任务上利用了不正常的统计线索。正是这些统计线索,BERT 才能获得极好的效果,如果在不改变原数据的情况下去除不正常的线索,BERT 甚至不如随机猜测。 此言一出…
基于逻辑回归及随机森林的多分类问题数据分析-大数据ML样本集案例实战
版权声明:本套技术专栏是作者(秦凯新)平时工作的总结和升华,通过从真实商业环境抽取案例进行总结和分享,并给出商业应用的调优建议和集群环境容量规划等内容,请持续关注本套博客。期待加入IOT时代最具战斗力的团队。QQ邮箱地址:1120746959@qq.com,如有任何学术交流,可…
机器学习算法之XGBoost
在上一篇Boosting方法的介绍中,对XGBoost有过简单的介绍。为了更还的掌握XGBoost这个工具。我们再来对它进行更加深入细致的学习。 全称:eXtreme Gradient Boosting 作者:陈天奇(华盛顿大学博士) 基础:GBDT 所属:boosting迭代…
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