1.数据说明R语言的自带的数据包中states.x77（关于美国50个州的某些数据）第1至6列的50份数据从统计的角度以及R语言的角度进行分析，看看R语言是怎么做相关分析的，同时怎么看分析出的结果 首先我们观察一下states.x77中第1至6列的数据及其意义列名解释单位Population人口人Income人均收入美元/人Illiteracy文盲率%Life Exp预期寿命年Murder谋杀率%

1.概念1.1 引论关联规则（AssociationRules）是无监督的机器学习方法，用于知识发现，而非预测。关联规则的学习器（learner）无需事先对训练数据进行打标签，因为无监督学习没有训练这个步骤。缺点是很难对关联规则学习器进行模型评估，一般都可以通过肉眼观测结果是否合理。 关联规则主要用来发现Pattern，最经典的应用是购物篮分析，当然其他类似于购物篮交易数据的案例也可以应用关联规则

被问到过，面经也看到过，啊我首先想到的是机器学习建立模型，今天好好看了看这方面的文章。用户流失预警模型的建立小白学数据分析----->流失分析设计用户的召回与促活：多案例深度解析用户的流失与激活转赞自知乎作者：王玮链接：https://www.zhihu.com/question/26225801/answer/33133761来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，

3.29晚做的。小题考了很多机器学习和深度学习。两道问答题1，已知丈夫为双眼皮，妻子为单眼皮，双眼皮基因对单眼皮为显性。假设在人群中双眼皮基因AA，Aa的概率分别为0.4，0.6。他们的孩子是双眼皮的概率是？已知第一个孩子是双眼皮，第二个孩子是双眼皮的概率是多少？2，在深度学习中为什么激活函数采用Relu比tanh和sigmoid好？https://www.zhihu.com/question/2

其实技术岗都是一样的题，前面的小题考了智力题、逻辑题、数学概率题、数据库、计网、C++、机器学习等等等等然后后面两道编程题。AC代码S=input()T=input()n=len(S)m=len(T)count=n-m+1l_s=list(S)l_t=list(T)sum=0for j in range(0,count):distance=0for i in l...

网易的这个笔试简直是为难我胖虎  虽然当分母但还是记录一下  找到自己不会的地方继续学习题型：10个单选，5个多选。考的几乎都是数据挖掘和机器学习的知识点。大题：SQL类一道。编程，查询语句。分析类一道。给一张图表分析问题并给出运营计划。挖掘类一道。LR算法的原理与优缺点。LR适用的特征处理方法。简述wide&deep learning算法及其应用场景。仓库类一道。数据仓库分层模型

题目描述HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。你会不会被他忽悠住？(子向量的长度至

embedding_lookup( )的用法 关于tensorflow中embedding_lookup( )的用法，在Udacity的word2vec会涉及到，本文将通俗的进行解释。首先看一段网上的简单代码：#!/usr/bin/env/python# coding=utf-8import tensorflow as tfimport numpy as npinput_id...