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機器學(xué)習(xí)面試之生成模型VS判別模型
生成模型和判別模型是機器學(xué)習(xí)中兩類基本的模型，在機器學(xué)習(xí)面試中，經(jīng)常會被問到。能否清晰簡明地說明二者的不同，直接影響到面試官對求職者基礎(chǔ)知識掌握...
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那些年讓你迷惑的阻塞、非阻塞、異步、同步在IT圈混飯吃，不管你用什么編程語言、從事前端還是后端，阻塞、非阻塞、異步、同步這些概念，都需要清晰地掌握，否則，怎么與面試官談笑風(fēng)生（chui...
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機器學(xué)習(xí)面試之LSTM
在深度學(xué)習(xí)中，RNN已經(jīng)成為標(biāo)準(zhǔn)組件，很多領(lǐng)域都要用到，LSTM則是最經(jīng)典的RNN結(jié)構(gòu)。所以面試時是必問的，最基本的面試題就是要說清楚LSTM的...
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機器學(xué)習(xí)面試之最大熵模型最大熵模型屬于運用最大熵原理的多分類模型，這個模型在面試中經(jīng)常會與邏輯回歸一起問，比如，為什么說二者是類似的？要解答這個問題，需要對兩個模型的原...
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機器學(xué)習(xí)面試之歸一化與標(biāo)準(zhǔn)化
在機器學(xué)習(xí)的面試中，數(shù)據(jù)是否需要歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化是個常見問題。之所以常見，是因為它有很多暗坑，每個暗坑都可以考察應(yīng)聘者機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)是否扎實。 1、...
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機器學(xué)習(xí)面試之邏輯回歸輸出的值是真實的概率嗎？邏輯回歸作為被廣泛使用的二分類模型，面試中自然是不可缺少的。但要深刻理解邏輯回歸又不是那么容易的，比如說，邏輯回歸輸出的值是0到1之間的值，這個...
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機器學(xué)習(xí)面試之MSE與CE的區(qū)別？MSE和CE是機器學(xué)習(xí)中常見的兩種損失函數(shù)，在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，也經(jīng)常用到，但是如何深刻地理解二者的異同，卻不是容易輕松搞定的。本文從模擬面試的角...
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機器學(xué)習(xí)必須熟悉的算法之word2vector（二）在上一篇文章中，我們簡述了skip gram版word2vector的基本原理，留下一個問題待解決，那就是網(wǎng)絡(luò)非常大，這將導(dǎo)致如下幾個困難：1、...
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機器學(xué)習(xí)必須熟悉的算法之word2vector（一）word2vector已經(jīng)成為NLP領(lǐng)域的基石算法。作為一名AI 從業(yè)者，如果不能主動去熟悉該算法，應(yīng)該感到臉紅。本文是一篇翻譯的文章，原文鏈接...