原创 機器學習常見面試問題總結
1、決策樹樹相關問題（1）各種熵的計算 熵、聯合熵、條件熵、交叉熵、KL散度（相對熵）熵用於衡量不確定性，所以均分的時候熵最大KL散度用於度量兩個分佈的不相似性，KL(p||q)等於交叉熵H(p,q)-熵H(p)。交叉熵可以看成是用q編碼
2018-09-03 16:23:18
原创 鏈表的實現
//添加操作addLast(e):O(n);addFirst(e):O(1);add(index e):O(n/2)=O(n) //刪除操作：removeLast(e):O(n);removeFirst(e):O(1);remove(in
2018-09-03 16:23:18
原创 基於tensorflow的對數機率迴歸
import tensorflow as tf import os # 初始化變量和模型參數，定義訓練閉環中的運算 W = tf.Variable(tf.zeros([5, 1]), name="weights") b = tf.Var
2018-09-03 16:23:18
原创 數組棧的實現
首先設計一個Stack的接口，定義5種操作，分別爲獲取棧中元素個數，是否爲空，入棧，出棧，取出棧頂元素public interface Stack<E> { int getSize(); boolean isEmpty()
2018-09-03 16:23:18
原创 鏈表棧的實現以及與數組棧的對比
引入上篇中實現的鏈表類，同時定義一個Stack的接口public class LinkedListStack<E> implements Stack<E> { private LinkedList<E> list; p
2018-09-03 16:23:18
原创 圖片的幾何變換
1.圖片的縮放 1 load 2 info 3 resize 4 check#1 放大 縮小 2等比例縮放 非等比例縮放# 1 info 2 空白模板 3 xy import cv2 import numpy as np img=c
2018-09-03 16:23:18
原创 深度學習面試問題總結
第一部分：深度學習1、神經網絡基礎問題（1）BP，Back-propagation（要能推倒）後向傳播是在求解損失函數L對參數w求導時候用到的方法
2018-09-03 16:23:08
原创 大數定律VS中心極限定理
在統計活動中，人們發現，在相同條件下大量重複進行一種隨機實驗時，一件事情發生的次數與實驗次數的比值，即該事件發生的頻率值會趨近於某一數值。重複次數多了，這個結論越來越明顯。這個就是最早的大數定律。一般大數定律討論的是n個隨機變量平均值的穩
2018-09-03 16:23:08
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