【算法岗面试】某小厂E机器学习
文章目录1.deepFM的FM特点，deep部分设置了多少层，依据2.算法题：爬楼梯3.算法题：最大子数组和4.sql题：商品id、类别、价格，mysql找出找出每类前10大的商品5.1000个学生成绩排序，比快排更快的方法6.常用的数据预处理有哪些操作7.transformer的文本抽取8.反欺诈
神经网络之基础理论
目录1.引言1.1 生物神经网络1.2 人工神经网络2.神经元基本结构2.1 输入2.2 处理2.2.1 加权求和2.2.2 激活函数2.3 输出3.神经网络结构3.1 输入层3.2 隐藏层3.3 输出层1.引言1.1 生物神经网络生物神经网络（Biological Neural Networks）
Pandas DataFrame 中的自连接和交叉连接
在本文中，介绍了如何在Pandas中使用连接的操作，以及它们是如何在 Pandas DataFrame 中执行的。
R语言将因子类型数据转化为字符串类型数据
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R语言使用sort.list函数对向量数据进行排序（默认升序排序）、返回排序后的对应索引值
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机器学习笔记(5)——逻辑回归
上一篇：机器学习笔记(4)——多变量线性回归逻辑回归实际是一种有监督学习中的分类算法，称为回归是历史原因前言前面我们已经学习了线性回归，线性回归适用于预测一个连续值，就是说预测值可能的范围存在连续，比如前面讲的房价问题，房价可能的值就是一个连续的范围（比如0~10w)，但是它不能很好的处理分类问题，
R语言筛选dataframe数据中包含特定字符串的数据行(contains)
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R语言使用ggplot2可视化：使用散点图可视化dataframe数据
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R语言使用tidyr包的pivot_wider函数从长表变换为宽表、pivot_longer函数从宽表变换为长表
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R语言使用if()函数和else() 函数实战
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数据预处理之数据的特征缩放——sklearn实现
目录前言一、标准化（StandardScaler）二、归一化（MinMaxScaler）三、正则化（Normalizer）四、绝对值最大标准化（MaxAbsScaler）五、二值化（Binarizer）六、OneHot编码（OneHotEncoder）参考前言在现实任务中，我们的数据集往往存在各种各
Python日记（5）——matplotlib基础入门（3）
Python日记（4）——matplotlib基础入门（2）在这里插入代码片每天做一个Python小练习，顺便记录一些小技巧。刻度，标签和图例matplotlib中的pyplot方法，专门设计为做交互式作用，包含了xlim、 xticks和xticklabel等方法，这些方法分别控制了绘图范围、刻度
R语言dplyr包使用dplyr函数使用group_by函数、summarise函数和mutate函数计算分组占比实战
R语言dplyr包使用dplyr函数使用group_by函数、summarise函数和mutate函数计算分组占比实战目录R语言dplyr包使用dplyr函数使用group_by函数、summarise函数和mutate函数计算分组占比实战#仿真数据#dplyr函数使用group_by函数、summ
条件随机场（CRF）的详细解释
条件随机场(CRF)结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点，是一种无向图模型，其中相邻的上下文信息或状态会影响当前预测，常用于标注或分析序列资料，如自然语言文字或是生物序列
手把手教你用numpy搭建一个单隐层神经网络
在阅读本文之前，请确保你已经有了一定的神经网络基础。目录一、理论部分1.1 正向计算1.2 反向传播一、理论部分1.1 正向计算符号说明\textcolor{red}{符号说明}符号说明设我们的单隐层BP神经网络有 mmm 个输入神经元，nnn 个输出神经元，hhh 个隐层神经元。权重： 第 iii
基于机器学习的恶意样本静态检测的代码详解(ember)
文章目录1. 类与类之间的关系2. 每个类的详细分析2.1 ByteHistogram2.2 ByteEntropyHistogram2.3 SectionInfo2.4 ImportsInfo2.5 ExportsInfo2.6 GeneralFileInfo2.7 HeaderFileInfo2
R语言使用sort函数降序排序向量数据、设置decreasing参数进行降序排序
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计算机视觉系列教程2-6：八大图像特效算法制作你的专属滤镜(附Python代码)
美图软件中的那些滤镜效果是如何实现的？本文从原理到Python实战详解八大图像特效算法，为你的图片加一层属于自己的滤镜吧！
LazyProphet：使用 LightGBM 进行时间序列预测
但是当在单变量情况下使用增强树时，由于没有大量的外生特征可以利用，它的性能非常的糟糕。LazyProphet通过新的特征生成方法可以大大提高树型模型处理时序数据的性能
什么是One-Hot Encoding？
独热编码，也称一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且只有一位有效。可以理解为，对于每一个特征，如果它有m个可能值，那么经过独热编码后，就变成了m个二元特征，并且这些特征互斥，每次只有一个特征激活。因此，数据经过独热编码后的结果会变得稀疏。
