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NLP中文面试学习资料:面向算法面试,理论代码俱全|GitH
发表于:2019-11-23 08:45:01

鱼和羊来自奥菲庙

量子位报告

一年一度的秋季招兵买马悄悄地来了。你准备好为你的工作而战了吗?

锋利的工具很有用。

这里有一本nlp面试书,里面全是中文教学,包括机器学习和nlp算法面试中经常测试的知识点,还有算法实战代码,这是算法工程师求职必备的好产品。

开始复习是合适的。它也在github的趋势列表中。

本学习材料分为三部分:机器学习、深度学习和自然语言处理。

机器学习有16个部分:

深入研究有8个部分:

Nlp有8个部分:

从浅到深,都是干货。

还不算太晚。让我们看看如何吃这个学习大餐。

以机器学习的第一次线性回归为例。

在每个部分的开头,都有一个该部分的目录,其中详细列出了该部分的知识点。初学者可以一步一步地学习,但是如果你只是想在面试开始前巩固知识点,你可以学习你不熟悉的地方。

基于什么是线性和非线性:

此外,如何计算损失函数以及如何解决过拟合和欠拟合:

然后是应用场景:

没有多余的废话,它充满了知识点。用这样一个关键的音符来学习和复习不是很棒吗?

你不能独自记住理论吗?别担心,每节课结束后都有配对练习。学习和练习会事半功倍。

课后练习不仅包括主题、数据和代码的实现,而且项目的作者结合自己的经验,完整地提出了解决问题的整体思路,可供学习参考。

例如,机器学习导论中的经典主题是价格预测。

主题是:

根据给定的房屋基本信息和销售信息,建立回归模型预测房屋销售价格。

测试数据主要包括3000条记录和13个字段。与培训数据不同,测试数据不包括房屋销售价格。学生需要通过由训练数据和给定的测试数据建立的模型获得与测试数据相对应的房屋销售价格预测。

我的脑子一团糟。我不知道从哪里开始。

你可以参考作者的想法:

1.选择合适的型号。例如,在这里,选择多元线性回归模型。

2.填写缺失值可以使用平均值法来完成数据,因此准确性更高。

3.数据的值通常与属性相关。为了提高预测的准确性,有必要统一计算的数据维数。这些方法包括特征缩放和归一化。

4.打电话给模型库进行培训。

5.使用测试数据预测并输出目标函数,观察结果是否符合预期。或者绘制一个比较函数来比较结果行。

当然,参考答案将附在最后。

nlp部分有相同的节奏,如手套。

首先,解释这个概念:

glove的全称叫global vectors for word representation,它是一个基于全局词频统计(count-based

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