二分法查找算法思想二分查找又称折半查找、 对数搜索 ，是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。假设表中元素是按升序排列选择数组中的元素，将数组分为前后两个区间如果要找的元素比中间的元素大，那么要找的元素在后半区间，更新后半区间为查找的区间如果要找的元素比中间的元素小，那么要找的元素在前半区间，更新前半区间为查找的区间直到最后找到要找的元素，或者整个数组分完...

1. BERT的基本原理是什么？BERT可以看成一个自编码的语言模型，主要用两个任务训练该模型。MLM(Masked LM)输入一句话的时候，随机地选一些要预测的词，然后用一个特殊的符号**[MASK]来代替它们，之后让模型根据所给的标签去学习**这些地方该填的词NSP(Next Sentence Prediction)在双向语言模型的基础上额外增加了一个句子级别的连续性预测任...

文章目录1. 卷积神经网络的结构输入层卷积层激活层池化层全连接层2. 卷积在图像中有什么直观作用3. 卷积层有哪些基本参数？4. 卷积核有什么类型？5. 二维卷积与三维卷积有什么区别？二维卷积三维卷积6. 有哪些池化方法？池化原理池化类型7. 1*1卷积的作用？8. 卷积层和池化层有什么区别？9. 卷积核是否一定越大越好？10. 每层卷积是否只能用一种尺寸的卷积核？11. 怎样才能减少卷积层参数量

文章目录1. 简单介绍决策树算法2. 决策树和条件概率分布的关系？3. 信息增益比相对信息增益有什么好处？4. ID3算法—>C4.5算法—> CART算法5. 决策树的缺失值是怎么处理的6. 决策树的目标函数是什么？7. 决策树怎么处理连续性特征？8. 决策树怎么防止过拟合？9. 如果特征很多，决策树中最后没有用到的特征一定是无用吗？10.决策树的优缺点？11. 树形结构为什么不需要

文章目录1. RFRFRF和GBDTGBDTGBDT的区别2. 比较LRLRLR和GBDTGBDTGBDT，说说什么情景下GBDTGBDTGBDT不如LRLRLR3. 简单介绍一下XGBoostXGBoostXGBoost4. XGBoostXGBoostXGBoost与GBDTGBDTGBDT有什么不同5. XGBoostXGBoostXGBoost为什么可以并行训练6. XGBoostXGBo

文章目录1. 什么是集成学习算法？2. 集成学习主要有哪几种框架？3. 简单介绍一下bagging，常用bagging算法有哪些？4. 简单介绍一下boosting，常用boosting算法有哪些？5. boosting思想的数学表达式是什么？6. 简单介绍一下stacking，常用stacking算法有哪些？7. 你意识到你的模型受到低偏差和高方差问题的困扰，应该使用哪种算法来解决问题呢？为什么

文章目录1. 为什么需要RNN？2. 简要介绍RNN的基本结构单层网络结构经典RNN结构RNN的拓展结构3. CNN和RNN的区别 ？4. RNNs和FNNs(前馈神经网络)有什么区别？5. RNNs训练和传统ANN训练异同点？6. 为什么RNN 训练的时候Loss波动很大7. 描述RNN的前向输出流程8. RNN中为什么会出现梯度消失,如何解决？9. LSTM核心思想图解10. LSTMs与GR

文章目录1. 简单介绍随机森林2. 随机森林的随机性体现在哪里？3. 随机森林为什么不容易过拟合？4. 为什么不用全样本训练？5. 为什么要随机特征？6. RF与 GBDT 的区别？7. RF为什么比Bagging效率高？8. 你已经建了一个有10000棵树的随机森林模型。在得到0.00的训练误差后，你非常高兴。但是，验证错误是34.23。到底是怎么回事？你还没有训练好你的模型吗？9. 如何使用随

文章目录线性回归1. 简单介绍一下线性回归。2. 线性回归的假设函数是什么形式？3. 线性回归的代价(损失)函数是什么形式？4. 求解线性回归的代价函数的方法有哪些：6. 简述岭回归与Lasso回归以及使用场景。7. 线性回归要求因变量服从正态分布吗？逻辑回归1. 简单介绍一下逻辑回归2. 简单介绍一下Sigmoid函数3. 逻辑回归的损失函数是什么4.可以进行多分类吗？5.逻辑回归的优缺点6.

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