百面机器学习 算法工程师带你去面试

百面机器学习-集成学习

这里的资源是百面机器学习中及集成学习部分的内容，大家可以自由下载来阅读学习哈！里边主要是关于Xgboost和GBDT之间的区别和联系。

机器学习算法工程师校招面试题库.pdf

机器学习算法工程师校招面试题库 涵盖数学基础、机器学习算法、深度学习、自然语言处理、计算机基础项目等。

火爆GitHub：100天搞定机器学习编程（超赞信息图+代码+数据集）

这个100天搞定机器学习编程的项目，现在已经是爆红GitHub，很快累积了3000多标星，在Twitter上，也有一大票人热捧这个项目。 同是百天计划，这个有什么特别之处？三点： 1、超赞的学习图片 2、配套的代码 3、相应的数据集 对这个项目的评价，多以awesome、great、fantastic、outstanding、perfect等评价，大家纷纷表示感谢（并祝楼主好人一生平安）。 项目地址在此： https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code 请你一定收藏好。 目前作者的100天计划，已经进行到第25天，已有的内容包括： 数据预处理、线性回归、逻辑回归、K最邻近算法、支持向量机、深度学习专项课程等，最新的内容已经讲到决策树及实现等。

机器学习-算法工程师面试宝典

百度工程师的机器学习面试宝典，高清无水印，没有解压密码

程序员BAT面试求职算法大全(只介绍算法、不含源代码)

第一课算法初步、第二课栈队列并查集、第三课树、第四课图论、第五课递归、第六课深度优先广度优先....贪心、动态规划、并发大数据分布式...

百面机器学习算法工程师带你去面试1

前言人工智能的三次浪潮2018年年初，招聘季正如火如荼地进行，而“数据科学家”和“算法工程师”绝对算得上热门职业。“人工智能”“机器学习”“深度学习”“建模”

机器学习面试 逻辑斯特回归整理

自己在2018秋招期间从牛客网、知乎、百度谷歌等网页整理的关于机器学习、深度学习、计算机基础等等的面试精华问题与解答，部分有因为时间而未解决的问题，大部分问题都给出了答案和参考。

isodata的matlab代码博客-machine-learning-interview:算法工程师-机器学习面试题总结

简述解决一个机器学习问题时，你的流程是怎样的？ 确定问题：有监督问题还是无监督问题？回归问题还是分类问题？ 数据收集与处理 特征工程：包括特征构建、特征选择、特征组合等 模型训练、调参、评估：包括模型的...

AI算法工程师面试准备资料.7z

某鱼买的，算法面试资料。主要是算法方面的，包括不限于，机器学习，深度学习，数据结构，自然语言处理，牛客网，以及各个大厂的面试

机器学习工程师面试宝典-06-集成学习1

摘要集成学习对多个学习器的预测进行结合以提升集成性能. 本章对集成学习进行简要介绍,包括设计集成学习算法的关键—多样性, 以及集成学习的两大代表性方法: Bag

ML算法工程师面试经验

这里是本人和身边的同学面试过的多家互联网公司的经验，希望大家下载之后控制一下传播范围。

算法工程师面试问题小结

本人总结的人工智能问题，目前已经找到工作，现在将总结的面试问题分享，顺便赚点积分，没分下资源了，呜呜

机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、NLP面试中常考到的知识点和代码实现

- 此项目是**机器学习、NLP面试**中常考到的**知识点和代码实现**，也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。 - 此项目以各个模块为切入点，让大家有一个清晰的知识体系。 - 此项目亦可拿来常读、常记以及面试时...

机器学习面试题(3).docx

这是一些关于机器学习面试的一些问题的整理，虽然不是特别详细，但希望能帮助需要的人们，祝大家早日找到好的工作！

算法工程师思维导图—统计机器学习篇.pdf

算法工程师思维导图—统计机器学习篇.pdf

Python-此项目是机器学习NLP面试中常考到的知识点和代码实现

此项目是机器学习、NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。

NLP 算法工程师相关的面试题

这部分已经开始进入正题了，事实证明，部分大厂会提及一些基础的机器学习算法知识，因此，这部分我觉得几个核心的模型是要会的。 机器学习项目流程 判别模型 vs 生成模型 频率派 vs 贝叶斯派 数据预处理 特征工程 ...

ML-NLP：此项目是机器学习（机器学习），深度学习（深度学习），NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是一个算法工程师必会的理论基础知识

此项目是机器学习，NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是一个算法工程师必会的理论基础知识。 既然以面试为主要目的，亦不可以篇概全，请谅解，有问题可提出。 此项目以各个模块为切入点，让大家有一个清晰的...

leetcode中国-Awesome-algorithm-interview:算法面经

算法工程师面试 2019届秋招面经集合 技术面试必备基础知识 AI算法岗求职攻略 阿里、腾讯、百度、华为、京东、搜狗和滴滴最新面试题汇集 「面试算法练级攻略」-「LeetCode题解」-「剑指offer题解」 MVision-awesome ...

机器学习工程师面试宝典-02-学习理论1

摘要在本章, 我们介绍机器学习的理论基础. 其目的是分析学习任务的困难本质、为学习算法提供理论保证、并根据分析结果指导算法设计.本章将介绍为什么机器学习是可能的

程序员面试刷题的书哪个好-software-engineers_machine-learning-material:软件工程师_机器学习材料

我正在按照这个计划为我近期的工作做准备：机器学习工程师。 自 2011 年以来，我一直在构建原生移动应用程序（Android/iOS/Blackberry）。我拥有软件工程学位，而不是计算机科学学位。 我有一些基本知识：微积分、...

ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）

博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。

hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹

用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

神经网络回归预测--气温数据集

神经网络回归预测--气温数据集

基于Python+pytorch的图像处理+附完整代码图像处理，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪等还有机器学习等操作

Python+PyTorch：图像处理界的“瑞士军刀” 在图像处理这个充满魔法的世界里，Python和PyTorch这对黄金搭档，就像一位技艺高超的魔法师和一把无所不能的“瑞士军刀”，总能轻松解决各种看似棘手的难题。它们以高效、灵活和强大的特性，引领着图像处理技术的发展潮流，让无数开发者为之倾倒。Python，这位优雅的魔法师，以其简洁易懂的语法和丰富的库资源，赢得了广大开发者喜爱。无论是数据处理、机器学习还是深度学习，Python都能轻松应对，展现出其无与伦比的魅力。在图像处理领域，Python更是如鱼得水，通过OpenCV、PIL等库，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪、缩放、滤波等操作，让图像在指尖起舞。而PyTorch，这把图像处理界的“瑞士军刀”，则以其灵活性和易用性，成为深度学习领域的翘楚。它拥有强大的自动求导功能，能够轻松构建和训练复杂的神经网络模型。在图像处理中，PyTorch能够助力开发者构建出各种高效的图像识别、分割、生成等模型，让图像焕发出新的生机。想象一下，当你掌握了Python和PyTorch这对黄金搭档，就如同掌握了一把魔法杖和一把瑞士军刀。必然大可作为

XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

yolov8调用zed相机实现三维测距（版本一）

yolov8调用zed相机实现三维测距（版本一），具体内容见博客https://blog.csdn.net/qq_45077760?type=blog

Stable-Diffusion WEBUI 简体中文语言包（2023.05.30更新）

AI绘图，Stable-Diffusion WEBUI，本地化（简体中文）语言文件。 原始文件来自翻译插件，根据自己实际使用情况，增加和修改了一些翻译。 配合【双语插件】看上去要自然一点，内容还在继续完善中。 本次增加了一些翻译内容，特别是插件。 同时继续合并了其它翻译插件的内容。 最近文字提示修改得有点多啊。 请放入“你的SDWebUI项目位置/localizations/”中。 中文翻译部分删掉了不少括起来的英文原文，所以别直接选它用。 请配合【Bilingual Localization】插件使用，双语同时显示，效果最好。