在IT圈混饭吃,不管你用什么编程语言、从事前端还是后端,阻塞、非阻塞、异步、同步这些概念,都需要清晰地掌握,否则,怎么与面试官谈笑风生(chui niu pi)?但是,掌握这...

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在深度学习中,RNN已经成为标准组件,很多领域都要用到,LSTM则是最经典的RNN结构。所以面试时是必问的,最基本的面试题就是要说清楚LSTM的结构。本文试图对其结构进行浅显...
在机器学习的面试中,数据是否需要归一化和标准化是个常见问题。之所以常见,是因为它有很多暗坑,每个暗坑都可以考察应聘者机器学习基础是否扎实。 1、先说是什么,再说为什么 归一化...
最大熵模型属于运用最大熵原理的多分类模型,这个模型在面试中经常会与逻辑回归一起问,比如,为什么说二者是类似的?要解答这个问题,需要对两个模型的原理都有清晰的理解,很多面试者虽...
逻辑回归作为被广泛使用的二分类模型,面试中自然是不可缺少的。但要深刻理解逻辑回归又不是那么容易的,比如说,逻辑回归输出的值是0到1之间的值,这个值是真实的概率吗?逻辑回归为什...
MSE和CE是机器学习中常见的两种损失函数,在训练神经网络中,也经常用到,但是如何深刻地理解二者的异同,却不是容易轻松搞定的。本文从模拟面试的角度尝试对这一问题作出解读。 精...
word2vector已经成为NLP领域的基石算法。作为一名AI 从业者,如果不能主动去熟悉该算法,应该感到脸红。本文是一篇翻译的文章,原文链接是:http://mccorm...
在上一篇文章中,我们简述了skip gram版word2vector的基本原理,留下一个问题待解决,那就是网络非常大,这将导致如下几个困难:1、在上面训练梯度下降会比较慢;2...
上篇文章中,我们介绍了SVM的基本思想,并将其推导成了一个数学问题,今天的任务,就是解决如何求解这个数学问题,同时,回答上篇文章中提出的第二个问题: 如果将正负样本分开的超平...