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社招一年：算法面经
美团算法面经(搜索算法) 一面 逻辑题：8 5 3升的桶 8升水， 分成两个4升比较简单的逻辑题，也有通用题目 LeetCode 水壶问题[ht...
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xgboost特征重要性指标: weight, gain, cover官方解释Python中的xgboost可以通过get_fscore获取特征重要性，先看看官方对于这个方法的说明: get_score(fmap=...
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机器学习高频面试题(41道)Q1: What’s the trade-off between bias and variance? 问题1: 什么是偏差（bias）、方差（...
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整理近一年的机器学习面试题大全(知乎专栏同步更新)本人知乎更新地址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/97742344 最大似然估计和最小化KL散度之间的关系? 总结 ...
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机器学习资源总结(没有比这更全的了!)
机器学习资源 Machine learning Resources 快速开始学习： 周志华的《机器学习》作为通读教材，不用深入，从宏观上了解机器...
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xgboost复合直觉的推导
https://towardsdatascience.com/boosting-algorithm-xgboost-4d9ec0207d
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kaggle比赛模型融合指南
介绍 集成模型是一种能在各种的机器学习任务上提高准确率的强有力技术。在这篇文章中，我会分享我在Kaggle比赛中的集成方法。 在第一部分中，我们...
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为什么xgboost使用二阶导?参考文章两篇 XGBoost with parameter description https://stats.stackexchange.co...
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什么是中心极限定理？这里有一份可视化解释编者按：中心极限定理是概率论中的一组重要定理，它的中心思想是无论是什么分布的数据，当我们从中抽取相互独立的随机样本，且采集的样本足够多时，样本均...
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