又是一年的跳槽季节，最近找工作，面试了几家公司，总结了以下面试官问题的问题： 1、ioc注入和redis消息队列 --没了解过，答不出来； 2、.net后台的异步方法，不是ajax这种，后来百度了以下 ，说是用async，也没了解过，可以参考百度以下； 3、EF和ado.net的区别，用过哪些开源框 ...
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2018-03-22 00:26:08
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先列出参考资料，以后再总结： (81 条消息)奇异值的物理意义是什么？ 知乎 https://www.zhihu.com/question/22237507/answer/53804902 核PCA与PCA的精髓和核函数的映射实质 CSDN博客 http://blog.csdn.net/qianhe ...
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2018-03-21 11:54:50
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有具体的步骤和 Python 代码可以算主成分分析 http://www.libinx.com/2017/machine learning algorithm series pca/ 直接舍弃是不是最好的方案呢？ 主成分分析（Principal components analysis） 最大方差解释 ...
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2018-03-21 11:49:36
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1、什么是猫狗大战；数据集来源于Kaggle（一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台），原数据集有12500只猫和12500只狗，分为训练、测试两个部分。2、什么是Knn算法：K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）基本思想：如果一个样本在特征... ...
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2018-03-18 20:16:14
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sklearn.decomposition中有核PCA的实现，看看怎么用： Python机器学习：5.9 sklearn中的核PCA 通过kernel参数设定不同的核函数。 将转换后的数据可视化： Python机器学习：5.9 sklearn中的核PCA Python机器学习中文版目录（h... ...
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编程语言 时间：
2018-03-12 13:33:23
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许多机器学习算法都有一个假设：输入数据要是线性可分的。感知机算法必须针对完全线性可分数据才能收敛。考虑到噪音，Adalien、逻辑斯蒂回归和SVM并不会要求数据完全线性可分。
但是现实生活中有大量的非线性数据，此时用于降维的线性转换手段比如PCA和LDA效果就不会太好。这一节我们学习PCA的核化版... ...
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2018-03-12 00:05:32
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背景与目标 Youzan 是一家SAAS公司，服务于数百万商家，帮助互联网时代的生意人私有化顾客资产、拓展互联网客群、提高经营效率。现在，该公司希望能够从商家的交易数据中，挖掘出有强烈续费倾向的商家，并提供更优质更有针对性的服务。 目标： 从商家交易数据中识别有强烈续费倾向的商家。 思路与建模 kN ...
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2018-03-11 14:46:14
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https://www.cnblogs.com/donaldlee2008/p/5237100.html 前言： 上一次写了关于PCA与LDA的文章，PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。特征值和奇异值在大部分人的印 ...
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2018-03-09 18:57:34
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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Mar 7 09:17:17 2018 @author: admin """ ####################################################### #kNN cluster... ...
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2018-03-09 15:33:12
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先开个标题，以后慢慢填充。 k近邻算法（knn）属于监督学习 一、 三个关键点：1、k的取值，当k值较小时，选取点较少，相当于会有在较小的范围内进行学习预测，学习误差会减小，但是估计误差会增大，因为训练样本中存在噪声，选取过小的区域，噪声干扰的权重会较大，因为影响泛化能力，k减小意味整体模型复杂，容 ...
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2018-03-09 11:13:38
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