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BAT面试题49:推导下反向传播Backpropagation

神经网络每个神经元的连接关系,用符合如何表达呢? 下面定义一种表达方式,如下图所示,含有一个隐含层的神经网络,图中标出的w的含义为:第三层的第2个神经元与第二层...

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BAT面试题47:Sigmoid、Tanh、ReLu这三个激活函数有什么缺点或不足,有没改进的激活函数?

以下比较了常用的激活函数:sigmoid, Tanh, ReLU, LeakyReLU, Maxout,主要从梯度弥散(消失),收敛速度,计算速度等维度比较。

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BAT面试题42:深度学习解决大规模文本分类问题

深度学习最初在之所以在图像和语音取得巨大成功,一个很重要的原因是图像和语音原始数据是连续和稠密的,有局部相关性。应用深度学习解决大规模文本分类问题最重要的是解决...

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BAT面试题41:准备机器学习面试应该了解哪些理论知识?

业务:深入理解所在行业的商业模式,从业务中发现motivation并进而改进模型算法的能力

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BAT面试题43:log(n)时间复杂度下求n次幂

https://blog.csdn.net/weixin_42292229/article/details/86742650

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BAT面试题48:为什么引入非线性激励函数?

如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x) = x),在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数,很容易验证,无论你神经网络有多少层,输出都是输入的线性...

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BAT面试题46:解释对偶这个概念

一个优化问题可以从两个角度进行考察,一个是primal 问题,一个是dual 问题,就是对偶问题。

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瑞典皇家理工学院:拉格朗日乘子法和KKT条件 PPT下载

系统讲解了4类优化问题,推导严谨,图文并茂,值得研究。以下节选的几张PPT,喜欢的可以下载,详见文末。

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BAT面试题26:一道Python填空题

因为Python内存还是存了第一次残留的lst值,请注意看lst作为f的默认参数。所以它以0和1开头。

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直观理解:如何推导出KKT条件?

里面提到了半正定二次型为什么会出现在凸优化中,以及为什么会有拉格朗日乘子法,主要参考瑞典皇家理工学院非常棒的PPT,

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BAT面试题27:读6行Python代码,计算关于列表操作的值

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看图理解 拉格朗日乘子法

这可能是我见过的讲解约束优化最棒的材料,图形和数学符合结合阐述四类常见的约束优化问题,尤其是一直对理解支持向量机的原理有困惑的同学可借鉴。

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资料推荐:Spark-mllib 源码分析之逻辑回归

Spark-mllib 源码分析之逻辑回归(Logistic Regression)

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直观理解:为什么一阶导为0不是极值点的充分条件?

如果满足:一阶导为0,二阶导非负,因此,dx不论是多少,f(x) 一定不比 f(x0) 小,所以 f(x0)是极小值。

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11位粉丝留言给我的11种入门Python与算法的方法

对于Python 入门,记得应该是看廖雪峰老师的教程,当时看的还是2的版本,现在已经更新了3的版本,具体就是边看边敲代码,加深印象,后面就是多练习,所谓熟能生巧...

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文科生英语专业出身,Python和爬虫照样玩的溜,所以我们没有理由学不好,其他的大都是借口

先简单自我介绍下,文科生,英语专业,今年大学本科刚毕业。最开始接触编程是在大四前的那个暑假,由于自己性格偏内向,不太喜欢过多的人际交往,想着往技术方向发展,加上...

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图解选择排序算法

一直想写一些简单易懂的文章,因为平时看的很多的书籍或者文章都是看着很难受的感觉,当然,这并不是说书籍写的不好,只是说对于一些没有太多基础或者基础不是很好的来说,...

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BAT面试题25:说说梯度下降

有些人提到机器学习的优化,就会想当然认为就用梯度下降,还有些认为只能用梯度下降来优化残差函数。除此外,梯度下降有没有使用前提条件?

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面试编程题1:充分利用已知的计算条件

上篇说到,要想在面试中处于不败之地,不能靠简单的刷题,而是要学会分析题目,尽可能找出内在规律,思维要敏捷。要想达到这种功力,需要平时多注意进行有意识的训练总结。

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通过简单的 “刷题” 就能搞定算法笔试题吗?

刷过Leetcode的都知道,每道题的解法可能不止一种,其中不乏让我们望尘莫及的。不过,这些解法花些时间,我们也能看懂,但是我们常常感叹,我们当初怎么就想不到呢...

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