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。

百面（全面介绍）机器学习.zip

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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。

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-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

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。

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

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

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。

机器学习工程师面试宝典-03-模型评估1

摘要上一章提出了学习算法的目标是获得泛化性能好的学习器, 本章介绍如何对模型的泛化性能进行近似, 以及在不同任务下对应的不同性能度量.本系列文章有以下特点:

机器学习工程师面试宝典-07-决策树1

摘要本章介绍决策树算法, 包括单变量决策树(C4.5、ID3、CART)、多变量决策树、以决策树为集学习器的 Bagging 集成 (随机森林) 和以本系列文章

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

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 ...

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...

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。

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

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...

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...

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。

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

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

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

基于CNN卷积神经网络花朵花卉识别系统GUI界面.zip代码119

基于CNN卷积神经网络花朵花卉识别系统，有数据集进行训练，可以增加其它花朵图像数据。 基于CNN卷积神经网络花朵花卉识别系统，有数据集进行训练，可以增加其它花朵图像数据。 基于CNN卷积神经网络花朵花卉识别系统，有数据集进行训练，可以增加其它花朵图像数据。

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。

时间序列预测模型实战案例(Xgboost)(Python)(机器学习)包括时间序列预测和时间序列分类，点击即可运行！

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。