【校招面经】机器学习与数据挖掘常见面试题整理 part2 2018年07月25日 12:36:40 稻蛙 阅读数：150 【校招面经】机器学习与数据挖掘常见面试题整理 part2 2018年07月25日 12:36:40 稻蛙 阅读数：150 【校招面经】机器学习与数据挖掘常见面试题整理 part2 ...
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2019-02-06 22:29:44
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转自：https://zeebe.io/what-is-zeebe/ Zeebe is a workflow engine for microservices orchestration. This write-up will help you understand exactly what Zee ...
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2019-02-04 20:58:12
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Keras 文档http://keras.io 使用GPU加速模型训练： 训练深度神经网络的一些策略，用于提升模型精确度 1）选择合适的代价函数loss：MSE （Mean Squared Error）均方误差，Cross Entropy交叉熵。当输出层为softmax层时，选择交叉熵代价函数更为科 ...
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2019-02-03 18:24:02
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为了有效地同时解决样本类别不均衡和苦难样本的问题，何凯明和RGB以二分类交叉熵为例提出了一种新的Loss Focal loss 原始的二分类交叉熵形式如下： Focal Loss形式如下： 上式中，相对于原始的二分类交叉熵加入了两个量：1、modulating factor：（其中幂称为focusi ...
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2019-01-29 18:20:55
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相关描述 "https://discuss.pytorch.org/t/torch no grad affecting outputs loss/28595/3" 今天在训练网络的时候，发现mseloss在train和test时相差了好几个量级，后来发现是因为 ，并不是对称的，input的应该是网络 ...
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2019-01-28 15:12:40
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一、从LR到决策树 0.思考一些一个分类问题：是否去相亲，LR解决的问题可能是这样的 在下面各个特征下给定w1，w2，w3，w4等参数值，将wx+b送到sigmoid函数中去，拿到一个概率p，我们在使用这个函数的时候会有一个损失函数loss function，对于这个代价函数通过GD梯度下降完成优化 ...
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2019-01-26 13:14:30
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本文来自 AAAI 2019, Oral的一篇文章，主要的思想是通过知识蒸馏的方法将不同的已训练的teachers模型，压缩为一个简单的student网络，来学习多种模型的知识而不用产生额外的测试开销。作者使用的是基于对抗的学习策略，设计了一个block-wise training loss引导和优 ...
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2019-01-25 00:21:44
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如果主机坏了断开连接就用备机的镜像数据库 --主备互换，备机sql命令 USE master; ALTER DATABASE test SET PARTNER FORCE_SERVICE_ALLOW_DATA_LOSS; 之后会恢复两分钟，备机的数据库就能用了 如果主机恢复了就 --原来的主服务器恢 ...
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2019-01-23 17:25:05
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机器学习中超参数搜索的常用方法为 Grid Search，然而如果参数一多则容易碰到维数诅咒的问题，即参数之间的组合呈指数增长。如果有 $m$ 个参数，每个有 $n$ 个取值，则时间复杂度为 $\Theta(n^m)$。 Bengio 等人在 " 《Random Search for Hyper P ...
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2019-01-21 21:07:10
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模型接口建立 模型接口的建立 我们将模型接口都放在cifar_omdel.py文件当中，设计了四个函数，input()作为从cifar_data文件中数据的获取，inference()作为神经网络模型的建立，total_loss()计算模型的损失，train()来通过梯度下降训练减少损失 input ...
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2019-01-17 17:44:31
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