不抖机灵,想从接触过机器学习学术圈但已投身工业界的角度来回答. 我认为:大部分机器学习从业者不需要过度的把时间精力放在数学上,而该用于熟悉不同算法的应用场景和掌握一些调参技巧.好的数学基础可以使你的模型简洁高效,但绝非必要的先决条件. 原因如下: 1. 即使你有了一定的数学功底,还是不知道怎么调参或者进行优化. 这话说的虽然有点自暴自弃,但扪心自问在座的各位,当你发现 accuracy 不好.loss 很高.模型已经 overfitting 了,你唰唰唰列列公式玩玩矩阵就知道问题出在哪里了吗?不

昨晚在家看 "南洋十大邪术",又发现徐锦江了,果然是在情色片中起家的,起兴处...被以前学校的一个小师弟抖屏搅了...悲剧! 由于金三银四的好时期,小师弟也跑去找工作了,也就碰到了各种各样的面试题,然后也就引出了今天的这篇博文,就是:如何产生1-100 之间的100个不重复的随机数,不过这里还好,在携程面试.net是没有笔试的:-)        如果这是你是第一次看到这个题目,也许你的想法有很多.   1:首先从原始数组中随机选择一个数字,然后将该数字从数组中剔除,再随记选,再剔除,

问题描述 最后能说下简单的列子说明一下上面的算法,我也在网上查了些资料,特别是动态规划,感觉就理解不了 解决方案 解决方案二:理解不了没关系,5年以后,如果你还在不断进步的话,你会回过头来看这些问题的.现在,你可以先别管里面的细节,先将书上的例子和后面的习题全看一遍,记住哪些问题用哪种算法解决即可.以后碰上了,你的脑子如同索引一样,带领你回来看问题.解决方案三:反正我啥也没理解..用的时候看看书看看人家的例子行不?解决方案四:正在学习算法中

大家好,我是虚子雨.最近百度公布了一次算法更新,虽然相对于公告中的日期往后推迟了两天,到昨天才彻底完成这次算法更新,但是效果的确明显,从chinaz给出的数据风向标中可以看出百度这次更新的影响范围大概在0.5%左右,这里和不少朋友交流的时候发现他们的网站出现了或多或少的被K,被降权的现象,而让我最感兴趣的并不是多少网站被K,而是"淘宝"相关的关键词之前排名比较好的网站,在这次更新中都被干掉了,这里就这个问题为大家谈谈自己对于百度这次更新的看法. SEO风向标 上次更新的时候关于麦包包的

问题的引入     给定(可能有负数)整数序列A1, A2, A3..., An, 求这个序列中子序列和的最大值.(为方便起见,如果所有整数均为负数,则最大子序列和为0).例如:输入整数序列: -2, 11, 8, -4, -1, 16, 5, 0,则输出答案为35,即从A2-A6.     这个问题之所以有吸引力,主要是因为存在求解它的很多算法,而这些算法的性能差异又很大.这些算法,对于少量的输入差别都不大,几个算法都能在瞬间完成,这时若花费大量的努力去设计聪明的算法恐怕就不太值得了:但是如果

3.4 趋势和未来研究 3.4.1 推荐过程中用户产生内容的作用 Web 2.0是一个描述万维网技术趋势的术语,万维网的目标是促进用户之间的信息共享和协作.按照Tim O'Reilly http://radar.oreilly.com/archives/2006/12/web-20-compact.html,Accessed on March 18,2009说法,术语Web2.0的意思是以用户为中心,设计用户产生内容的软件,因为其内容是由成千上万用户所贡献的,如Flickr,Wikipedi

 选择调出页面的算法就称为页面置换算法.好的页面置换算法应有较低的页面更换频率,也就是说,应将以后不会再访问或者以后较长时间内不会再访问的页面先调出. 常见的置换算法有以下四种(以下来自操作系统课本). v1. 最佳置换算法(OPT) 最佳(Optimal, OPT)置换算法所选择的被淘汰页面将是以后永不使用的,或者是在最长时间内不再被访问的页面,这样可以保证获得最低的缺页率.但由于人们目前无法预知进程在内存下的若千页面中哪个是未来最长时间内不再被访问的,因而该算法无法实现. 最佳置换算法可以用

转自:http://blog.csdn.net/xdhehao/article/details/12522449                                                                                          程序员面试之道(<程序员面试笔试宝典>)之如何回答算法设计?                                程序员面试中,很多算法设计问题,都是历年来各家企业的"炒现饭"

随着互联网技术的发展,特别是web2.0时代的到来,互联网为我们提供了丰富的数据来源,如何充分的利用这些数据,挖掘用户信息,是下一代互联网急需解决的问题. 机器学习和数据挖掘主要是解决以下几个方面的问题,分类与预测,优化,独立特征提取等.机器学习的很多算法都是基于以下图1中模型来进行设计.  图1 学习系统模型 我们应对外界环境的刺激输入,在实践的过程中不断学习,获取经验知识,并且运用我们所学到的经验知识指导我们日常生活实践,通过实践效果的反馈,也就是所获得的经验教训,从而不断更新积累我们的阅历