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Python 最常见 120 道面试题解析

让你最短时间内掌握核心知识点,更高效搞定 Python 面试! 基本 Python 面试问题 Python 列表和元组有什么区别? Python 主要功能是什么?...Python 中有哪些内置类型? python 是否需要缩进? Python 数组和列表有什么区别? Python 函数是什么? init 是什么? 什么是 lambda 函数?...Python help()和 dir()函数用法是什么? 每当 Python 退出时,为什么不是所有的内存都被解除分配? Python 字典(dictionary)是什么?...数据分析 - Python 面试问题 什么是 Python map 函数python numpy 比列表更好吗? 如何在 NumPy 数组获得 N 个最大值索引?...确定通过切割杆和销售件可获得最大值。 给定两个字符串str1和str2以及可以在str1上执行操作。

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一份简短又全面的数学建模技能图谱:常用模型&算法总结

【博文链接】 【1】图与网络模型及方法:图与网络基本概念& .图在数据结构多种表示法:描述了图论常见问题eg最短路径问题、指派问题、中国邮递员问题、旅行商问题… 【2】图&网络模型应用—最短路径问题...: 给出了一个连接若干个城镇铁路网络,在这个网络两个指定城镇间, 找一条最短铁路线。...【就是从一个路线网络,找出两个点之间最短路径。】 【3】树:基本概念与最小生成树 : 欲修筑连接 n 个城市铁路,已知i 城与 j 城之间铁路造价为Cij ,设计一个线 路图,使总造价最低。...,而实际决策,衡量方案优劣考虑多个目标;这些目标,有主要,也有次要;有最大值,也有最小值;有定量, 也有定性;有相互补充,也有相互对立…..求解目标规划可用序贯式算法。...顾客对每种属性各个选项偏好程度可以用效用函数来表示,即某种属性不同选项对顾客价值(效用)。联合分析就是从这些具体产品效用信息,反过来估计每个属性各个选项效用。

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详解机器学习熵、条件熵、相对熵、交叉熵

考虑一个离散随机变量 x,由上面两个例子可知,信息量度应该依赖于概率分布 p(x),因此我们想要寻找一个函数 I(x),它是概率 p(x) 单调函数,表达了信息内容。怎么寻找呢?...如果我们有两个不相关事件 x和 y,那么观察两个事件同时发生时获得信息量应该等于观察到事件各自发生时获得信息之和,即:I(x,y)=I(x)+I(y)。...而 log函数选择是任意(信息论基常常选择为2,因此信息单位为比特bits;而机器学习基常常选择为自然常数,因此单位常常被称为奈特nats)。...X 取值两个概率分布,则 p 对 q 相对熵是: ?...得证,交叉熵可以用来计算学习模型分布与训练分布之间差异。交叉熵广泛用于逻辑回归Sigmoid和Softmax函数作为损失函数使用。这篇文章先不说了。

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详解机器学习熵、条件熵、相对熵、交叉熵

考虑一个离散随机变量 x,由上面两个例子可知,信息量度应该依赖于概率分布 p(x),因此我们想要寻找一个函数 I(x),它是概率 p(x) 单调函数,表达了信息内容。怎么寻找呢?...如果我们有两个不相关事件 x和 y,那么观察两个事件同时发生时获得信息量应该等于观察到事件各自发生时获得信息之和,即:I(x,y)=I(x)+I(y)。...而 log函数选择是任意(信息论基常常选择为2,因此信息单位为比特bits;而机器学习基常常选择为自然常数,因此单位常常被称为奈特nats)。...X 取值两个概率分布,则 p 对 q 相对熵是: ?...得证,交叉熵可以用来计算学习模型分布与训练分布之间差异。交叉熵广泛用于逻辑回归Sigmoid和Softmax函数作为损失函数使用。这篇文章先不说了。

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掌握一点儿统计学

Data Science from Scratch第5章讲解了统计学初级知识,对于我这样门外汉而言,可谓恰到好处。尤喜书中还给出Python代码示例,对于程序员而言,这是了解概念知识利器。...统计学中最常见运算自然就是计数(count)、最大值(max)、最小值(min)和平均数(mean)。...例如在[1,1,2,3,4,5,3]这组数据,1和3就是mode获得值。...在Python,提供了Counter来获得各个元素出现次数,因此mode函数实现非常简单: def mode(x): counts = Counter(x) max_count =...最常见离散度量化方式就是range(极差),即计算最大值与最小值差值。然而对于一组数据而言,仅仅依靠两个值来评判数据离散度,显然是极不准确。我们可以想象这些数据其实是在二维平面上各个点。

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信息量,熵,交叉熵,相对熵与代价函数

h(x, y) = h(x) + h(y),也就是说,对于两个不相关事件x和y,我们观察到两个事件x, y同时发⽣时获得信息应该等于观察到事件各⾃发⽣时获得信息之和; h(x)是关于p(x)单调递减函数...又因为如果两个不相关事件是统计独⽴,则有p(x, y) = p(x)p(y)。根据不相关事件概率可乘、信息量可加,很容易想到对数函数,看出h(x)⼀定与p(x)对数有关。因此,有 满足上述性质。...熵(信息熵) 对于一个随机变量X而言,它所有可能取值信息量期望就称为熵。熵本质另一种解释:最短平均编码长度(对于离散变量)。 离散变量: 连续变量: 3....按照真实分布p来衡量识别一个样本熵,即基于分布p给样本进行编码最短平均编码长度为: 如果使用非真实分布q来给样本进行编码,则是基于分布q信息量期望(最短平均编码长度),由于用q来编码样本来自分布...机器学习代价函数与交叉熵 image.png Ref: 《模式识别与机器学习》1.6节 http://blog.csdn.net/rtygbwwwerr/article/details/50778098

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算法工程师:非科班机器学习工程师养成计划虐心面试实录一点人生经验

二面挂 python两个每行都是数字文件合并,去重。...svm介绍,优缺点是什么,lr介绍,区别是什么 lr与线性回归区别 如果要预测房价,用什么模型 如果要预测房价,并且知道一个房间房型信息,如何构建模型 sigmoid函数应用有哪些...推导,核函数体现,常用函数有哪些 alexnet介绍 过拟合原因,有哪些避免过拟合trick 1G文本统计词频,输出频率最高1000个词 手写topk代码,快排。...编程题,矩阵最短路,有门有钥匙。动态规划加状态向量。 贝叶斯公式,实际如何计算,如何解决精度问题。...为什么选用对数极大似然函数作为优化目标,用平方损失有什么问题。 逻辑回归对特征有什么要求,是否需要做离散化,离散好处与坏处。 逻辑回归参数是否可以分布式求解,如何做分布式。

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解决Python编码问题最佳方法

在本教程,我们将研究从这python编码问题中提取最大实用程序最佳方法。我们将研究一个相当简单Python编码问题,并通过适当步骤来解决它。...让我们在上面的伪代码展开这一步: # 将整数0与num相加并返回sum 这一步可以通过多种方式完成。如果我们尝试使用for循环执行此步骤,伪代码是什么样子?...两个必需参数是:一个函数(它本身接受两个参数)和一个iterable对象。 我们可以用reduce函数来求一个iterable对象和。...int else 0 通过这些更改,我们成功地将函数代码减少到一行。...最后,我们使用Python内置sum函数和三元运算符来获得最短但仍然是最Python解决方案。

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GMIS 2017 | NIPS最佳论文作者之一吴翼:价值迭代网络

这项工作在刚刚在去年巴塞罗那结束机器学习顶级会议 NIPS 上,获得大会唯一最佳论文奖项。...每一个决策,可以对应于卷积神经网络一个通道(channel)。不同通道有不同计算结果。最后一步求最大值操作则对应于卷积神经网络最大池化层(max pooling)。...实验结果 实验 我们实验,我们考虑两个主要问题:1. 我们网络到底能不能学会规划?2. 这样网络能不能更好泛化? 迷宫问题 ? 我们先从迷宫问题着手。...从这张图上我们可以看到,从预测正确率上来看,似乎所有的网络在测试集上预测正确率都差不多。 但注意到,在这个任务我们并不关心单独某个正确率。我们关心是整个任务成功率!...因此我们将输入图片离散化成一些低分辨率图片并输入 vin ,并向之前迷宫问题一样进行规划。最后反应式网络输出层则合并了连续输入低层次信息以及 vin 网络提供更高层次离散信息进行综合决策。

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信息量,熵,交叉熵,相对熵与代价函数

h(x, y) = h(x) + h(y),也就是说,对于两个不相关事件x和y,我们观察到两个事件x, y同时发⽣时获得信息应该等于观察到事件各⾃发⽣时获得信息之和; h(x)是关于p(x)单调递减函数...又因为如果两个不相关事件是统计独⽴,则有p(x, y) = p(x)p(y)。根据不相关事件概率可乘、信息量可加,很容易想到对数函数,看出h(x)⼀定与p(x)对数有关。因此,有 ?...熵(信息熵) 对于一个随机变量X而言,它所有可能取值信息量期望就称为熵。熵本质另一种解释:最短平均编码长度(对于离散变量)。 离散变量: ? 连续变量: ? 3....如果使用非真实分布q来给样本进行编码,则是基于分布q信息量期望(最短平均编码长度),由于用q来编码样本来自分布p,所以期望与真实分布一致。所以基于分布q最短平均编码长度为: ?  ...机器学习代价函数与交叉熵 若 ? 是数据真实概率分布, ? 是由数据计算得到概率分布。机器学习目的就是希望 ? 尽可能地逼近甚至等于 ? ,从而使得相对熵接近最小值0.

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Python求取Excel指定区域内数据最大值

本文介绍基于Python语言,基于Excel表格文件内某一列数据,计算这一列数据在每一个指定数量范围内(例如每一个4行范围内)区间最大值方法。   ...已知我们现有一个.csv格式Excel表格文件,其中有一列数据,我们希望对其加以区间最大值计算——即从这一列数据部分(也就是不包括列名部分)开始,第1行到第4行之间最大值、第5行到第8行最大值...calculate_max_every_eight_rows(因为一开始我为了计算8个数据区间最大值,所有函数名称是eight,大家理解即可),接受两个参数,分别为输入文件路径excel_file,以及要计算区间最大值对应那一列列名...在每个分组内,我们从column_data取出这对应4行数据,并计算该分组内最大值,将最大值添加到max_values列表。最后,函数返回保存了每个分组最大值列表max_values。   ...最后,通过rdf.to_csv():将这个rdf保存为一个新.csv格式文件,并设置index=False以不保存索引列。   执行上述代码,我们即可获得结果文件。

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Python 全栈 191 问(附答案)

离散、连续事件期望等于求和、求积分,体会到重要性了吗? 机器学习调调包,越来越心虚,可是算法那些数学公式看到就头大,怎么办?放弃它?跳过它?改行? 神经网络能拟合任意函数,奥妙在哪里?这有多神秘?...Python 常用两个命名规则? 说说 Python 缩进原则 说出几个 Python 关键字 运算符 //,运算符 ** ,运算符 := 完成何操作? 十六进制整数前缀?...给定 n 个集合,如何使用 max 函数求出包含元素最多集合? 找出字典前 n 个最大值对应键 怎么一行代码合并两个字典?...zip 和列表生成式 列表生成式实现筛选分组,函数分组等更多实用案例 关键字 is 功能是什么? 对于自定义类型,判断成员是否位于序列类型,怎么做?...频次透视函数使用例子 给定两个 DataFrame,它们至少存在一个名称相同列,如何连接两个表?

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【零一】#操作教程贴#从0开始,教你如何做数据分析#初阶#第五篇

比如之前介绍给大家,极差丶波动系数就是在描述数据离散程度,所谓离散程度,大家看下图,数据是离散。 ?...就是用我们之前说过波动系数,就能把这两张图波动程度给描述出来。 ? 除了离散程度之外,一组数据基本有:最小值,1/4位数,中位数,3/4位数,最大值,这就是所谓五数总括。...如果没有接触过统计学朋友会比较晕,不知道这个是什么。这三个数将数据切成4个等分小数据集。...比如前面的,(1:11,100)这个数列,就可以把100从这个数列里面移走。或者,也可以用均值填充。比如,之前算出来均值是13.83,就可以用这个指来替代变成(1:11,13.83)。...不是什么时候都要处理异常值,只有在异常值严重影响我们判断时候,就要对它进行处理。 好了,今天内容就这么多了。最近比较忙,写文章会慢一些,大家不要催哦!

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机器学习算法实践:树回归

CART CART是一种二分递归分割技术,分割方法采用基于最小距离基尼指数估计函数,将当前样本集分为两个子样本集,使得生成每个非叶子节点都有两个分支。...因此,CART算法生成决策树是结构简洁二叉树。 分类树是针对目标变量是离散型变量,通过二叉树将数据进行分割成离散方法。...直观理解就是使得分割两部分数据能够有最相近值。 树分裂终止条件 有了选取分割特征和最佳分割点方法,树便可以依此进行分裂,但是分裂终止条件是什么呢?...这里我还是使用Graphviz来可视化回归树,类似之前决策树做分类文章dotify函数,这里稍微修改下叶子节点label,我们便可以递归得到决策树对应dot文件, dotify函数实现见:https...为了能为叶子节点计算线性模型,我们还需要实现一个标准线性回归函数linear_regression, 相应模型树ferr和fleafPython实现 ?

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10个机器学习中常用距离度量方法

几何距离测量 1、欧氏距离 Euclidean distance 欧氏距离度量两个实值向量之间最短距离。...这种距离度量通常用于离散和二元属性,这样可以获得真实路径。...它不如高维空间中欧氏距离直观,它也没有显示可能最短路径。虽然这可能没有问题,但我们应该意识到这并不是最短距离。...总结 在这篇文章,简要介绍了十种常用距离测量方法。本文中已经展示了它们是如何工作,如何在Python实现它们,以及经常使用它们解决什么问题。...作者:Jonte Dancker End 更多推荐 wrf-python库插值到指定离地高度层并绘图 中国气象历史数据以及中国空气质量历史数据 强大匿名函数lambda使用方法,结合map、apply

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Pythonzip函数如何使用

, 6)] 从这个结果可以看出zip函数长度处理方式。...3.示例3: 代码如下: x = [1, 2, 3] x = zip(x) print x 运行结果是: 代码如下: [(1,), (2,), (3,)] 从这个结果可以看出zip函数在只有一个参数时运作方式...4.示例4: 代码如下: x = zip() print x 运行结果是: 代码如下: [] 从这个结果可以看出zip函数在没有参数时运作方式。...] * 3生成一个列表列表,它有3个元素,[x, x, x] zip(* [x] * 3)意思就明确了,zip(x, x, x) 到此这篇关于Pythonzip函数如何使用文章就介绍到这了,更多相关...Pythonzip函数用法内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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约束条件变更对算法运行时间所带来影响

比如下面的两个区间是兼容 image.png 而下面存在不兼容区间 image.png 区间调度问题是,如何才能获取请求兼容区间最大个数呢?...可以想象有一些方式 按照顺序来,从这种情况看,只能拿到第一个请求,不是最大,不行 image.png 获取时间区间最短,有如下反例 image.png 计算每个请求不兼容请求数量,然后获取最小不兼容数量...,有如下反例,最少不兼容是红色区间 image.png 可以选择最早结束请求作为选择规则,这样能获得最大兼容区间个数 image.png 选择最早结束请求作为选择规则,能获得最大兼容区间个数...image.png 加权区间调度 image.png 可以举出一个例子,证明使用上述贪心算法策略不再生效 image.png 优先最先完成贪心算法必定会选择权重为w=1两个,但是它得到最终权重是小于...我不知道该从那个请求开始,那么就去选择所有可能作为第一个请求地方,然后获取他们最大值,即得结果。 选取好开始节点之后,剩下问题是什么呢?

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强化学习基础篇:SARSA、Q-learning算法简介、应用举例、优缺点分析

State-Action-Reward-State-Action这个名称清楚地反应了其学习更新函数依赖5个值,分别是当前状态S1,当前状态选中动作A1,获得奖励Reward,S1状态下执行A1后取得状态...如果是在模拟或在低成本和快速迭代环境训练代理,那么由于第一点(直接学习最优策略),Q-learning是一个不错选择。...2.Q-learning 图片 首先我们看一下上图Q-learning在整个强化学习位置,Q-Learning是属于值函数近似算法,蒙特卡洛方法和时间差分法相结合算法。...(并不是实际行动,所以公式采用了所有可能采取行动Q最大值)对应 Q 值,$Q(S{t},A{t})$ 是当前时刻状态和实际采取形同对应Q值。...后面括号加和式表示是 $q$贝尔曼最优方程近似形式。

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JAX 中文文档(十三)

例如,如果你使用某些第三方代码,该代码已禁用了 jax.Array 并从该库获得一个 DeviceArray,然后在你启用 jax.Array 并将该 DeviceArray 传递给 JAX 函数...异步调度非常有用,因为它允许 Python 代码在加速设备之前“超前运行”,从而避免 Python 代码进入关键路径。...只要 Python 代码将工作快速地加入设备队列,比它执行得更快,并且只要 Python 代码实际上不需要检查主机上计算输出,那么 Python 程序就可以加入任意量工作并避免让加速器等待。...numpy.fft.fft2() LAX 后端实现。 以下是原始文档字符串。 此函数通过快速傅立叶变换(FFT)计算M维数组任何轴上n维离散傅立叶变换。...LAX 后端实现 numpy.fft.ifft2()。 下面是原始文档字符串。 此函数通过快速傅里叶变换(FFT)在 M 维数组任意数量轴上计算二维离散傅里叶逆变换。

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