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better bench 简介:CS博士;研究领域:类脑计算、持续学习、AI、数据挖掘、自然语言处理、数学建模。
本文介绍了在Python环境下安装ConcurrentLogHandler时遇到的"use_2to3 is invalid"错误的解决方法,主要是通过降级setuptools到57.5.0版本来解决该问题。
本文介绍了2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛C题的解决方案,重点讲解了如何构建招聘与求职双向推荐系统的建模过程和Python代码实现,并对招聘信息和求职者信息进行了详细分析和画像构建。
本文提供了第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛B题问题二的详细解题步骤,包括时间序列预测模型的建立、多元输入时间预测问题的分析、时间序列预测的建模步骤、改进模型的方法,以及使用Python进行SARIMA模型拟合和预测的具体实现过程。
本文详细介绍了第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛B题的解决方案,涵盖了对产品订单数据的深入分析、多种因素对需求量影响的探讨,并建立了数学模型进行未来需求量的预测,同时提供了Python代码实现和结果可视化的方法。
本文提供了2023年美赛C题Wordle预测的27页中文论文及Python代码的详细解读,涵盖了时间序列预测、特征工程、模型选择与评估、聚类分析等多个方面,并提供了相关数据和代码的下载方式。
Ubuntu系统中通过三步简单流程更新Cmake到最新版本的具体操作方法,包括卸载旧版本、下载并运行安装脚本以及创建软链接。
本文提供了一个Python函数calculate_ber,用于计算两个NumPy矩阵表示的二进制信号和接收信号之间的误码率(BER),其中包括信号与接收信号的比较、误差计数以及BER的计算过程,并给出了具体的使用示例。
本文通过Python代码详细讲解了2023年美赛C题Wordle预测问题一的建模过程,包括数据预处理、特征工程、相关性分析以及线性回归模型的应用。
本文提供了2023年美赛ICM问题E"光污染"的建模分析和解决方案,包括设计度量标准、应用度量标准于不同地点、提出干预策略、选择有效策略及制作宣传单的方法,旨在提高对光污染影响的认识并制定减轻影响的策略。
本文提供了2023年美赛C题"预测Wordle结果"的详细建模方案、Python代码实现、数据和图片,包括对Wordle游戏规则的理解、数据分析、模型构建和结果预测,以及如何撰写给《纽约时报》字谜编辑的信件。
本文提供了一份包含30个问题的机器学习笔试试题集,覆盖了回归模型、极大似然估计、特征选择、模型评估、正则化方法、异常值检测、分类问题等多个机器学习领域的关键知识点。
本文介绍了如何使用MATLAB生成包含数据和标签的JSON格式数据集文件,并展示了用Python读取该JSON文件作为训练集的方法。
本文详细介绍了2022年第三届MathorCup高校数学建模挑战赛大数据竞赛赛道B的问题二的建模方案和Python代码实现,包括数据预处理、特征工程、模型训练以及预测结果的输出,旨在通过数据分析与建模方法帮助中国移动北京公司提升客户满意度。
本文介绍了三种金融量化分析中的通道突破策略:布林带策略(Bollinger Band)、肯特纳通道策略(Keltner Channel)和唐奇安通道策略(Donchian Channel),并提供了每种策略的原理和Python实现代码。
本文提供了一份包含30个问题的Python笔试试题集
本文提供了一份包含20个问题的深度学习笔试试题集。
本文详细介绍了2022年第三届MathorCup高校数学建模挑战赛大数据竞赛赛道B的题目——北京移动用户体验影响因素研究,提供了问题一的建模方案、代码实现以及相关性分析,并对问题二的建模方案进行了阐述。
【8月更文挑战第7天】本文介绍了在MATLAB-Simulink环境中实现OFDM通信系统仿真的方法,包括发送机、信道和接收机的设计,支持BPSK、QAM等多种调制方式,并考虑了Rician、AWGN、Rayleigh等信道模型。
本文详细介绍了在Mac OS系统上安装MySQL数据库的步骤,包括下载、安装、配置环境变量、启动服务、授权设置以及解决常见问题,并提供了一些常用的MySQL命令。
本文介绍了牛客网题目"数组中未出现的最小正整数"的解法,提供了一种满足O(n)时间复杂度和O(1)空间复杂度要求的原地排序算法,并给出了Python实现代码。
本文提供了奇虎360公司2022年秋招机器学习算法工程师岗位的笔试题内容,包括选择题和编程题,涉及概率统计、数据结构、机器学习、计算机组成原理等多个领域。
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
关于PyTorch面试题的总结,包括PyTorch的定义、基本要素、张量概念、抽象级别、张量与矩阵的区别、不同损失函数的作用以及Conv1d、Conv2d和Conv3d的区别和反向传播的解释。
关于TensorFlow面试题的总结,涵盖了TensorFlow的基本概念、张量的理解、TensorFlow的优势、数据加载方式、算法通用步骤、过拟合解决方法,以及TensorFlow与PyTorch的区别和选择建议。
支持向量机(SVM)的介绍,包括其基本概念、与逻辑回归(LR)和决策树(DT)的直观和理论对比,如何选择这些算法,SVM为何采用间隔最大化,求解SVM时为何转换为对偶问题,核函数的引入原因,以及SVM对缺失数据的敏感性。
本文介绍了主成分分析(PCA)算法,包括PCA的基本概念、算法过程、中心化处理的必要性、正交变换的目的,以及PCA与线性判别分析(LDA)在降维上的区别。
长短时记忆网络(LSTM)的基本概念、解决梯度消失问题的机制,以及介绍了包括梯度裁剪、改变激活函数、残差结构和Batch Normalization在内的其他方法来解决梯度消失或梯度爆炸问题。
XGBoost与GBDT的区别、XGBoost使用泰勒二阶展开的原因、并行训练的原理、速度优势、防止过拟合的策略以及处理缺失值的方法,突出了XGBoost在提升模型性能和训练效率方面的一系列优化。
2022年高教社杯数学建模竞赛C题的详细分析、解题过程和代码实现,题目围绕古代玻璃制品的成分分析与鉴别,涉及表面风化分析、分类规律研究、未知类别鉴别和化学成分关联关系比较等多个问题。
2020年奇安信秋招算法方向试卷3的题目解析,涵盖了数据结构、机器学习、深度学习、自然语言处理、排序算法、激活函数、PCA、词嵌入库等多个领域的知识点。
百度2023届校招机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师笔试的题目详解
九大排序算法的时间复杂度、空间复杂度和稳定性,提供了对各种排序方法效率和特性的比较分析。
文章讨论了解决Mac系统中Vscode里LeetCode插件无法刷剑指Offer题库的问题,并提供了一些相关的使用技巧和资源链接。
顺丰科技2022年秋招大数据挖掘与分析工程师笔试题解析,涵盖了多领域选择题和编程题,包括动态规划、数据库封锁协议、概率论、SQL、排序算法等知识点。
LeetCode 674题 "最长连续递增序列" 的Python解决方案,使用动态规划算法找出给定整数数组中最长连续递增子序列的长度。
2022年京东面向23届的算法工程师笔试题,包含了关于MySQL内部存储代码的优势、SQL使用、数学问题、ReLU函数特性、栈操作以及F1-Score计算等方面的问题。
机器学习评估指标中的准确率、精确率、召回率、误报率和漏报率等概念,并给出了这些指标的计算公式。
总结了深信服科技机器学习工程师笔试中的几道题目及其解答,涉及数据结构、机器学习评估指标和过拟合缓解方法等内容。
聚类算法中常用的距离度量方法及其数学表达式,包括欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、余弦相似度等多种距离和相似度计算方式。
简要解释了贝叶斯公式及其在朴素贝叶斯分类算法中的应用,包括算法的基本原理和步骤。
本文介绍了如何通过观察训练误差和验证误差来判断模型是否出现过拟合或欠拟合,并提供了相应的解决方案,包括增加数据、调整模型复杂度、使用正则化技术等。
LeetCode第53题"最大子数组和"的Python解决方案,利用动态规划的思想,通过一次遍历数组并维护当前最大和以及全局最大和来求解。
文章介绍了如何判断函数是凸函数还是非凸函数,包括凸函数的定义、几何意义、判定方法(一元函数通过二阶导数判断,多元函数通过Hessian矩阵的正定性判断),以及凸优化的概念和一些经典的凸优化问题。
文章探讨了决策树对缺失值不敏感的原因,并提出了处理缺失值的多种策略,包括在属性选择、分割点决定和模型测试阶段的不同处理方法。
机器学习中过拟合现象的原因和解决方法。
解释了对偶的概念,指出对偶性在优化问题中的重要性,尤其是在强对偶性成立时可以提供主问题的最优下界,并且详细阐述了支持向量机(SVM)中对偶算法的应用,包括如何将原始的最大间隔优化问题转换为对偶问题来求解。
Python函数isContinuousChar,使用正则表达式来检测字符串中是否存在连续的相同字母或数字,并返回存在此类字符的列表长度,如果列表长度为0则表示不存在连续相同的字符。
介绍了机器学习中的几种集成学习算法,包括随机森林、AdaBoost、梯度提升决策树(GBDT)和XGBoost,解释了它们的概念、优缺点、算法过程以及系统设计。
【8月更文挑战第6天】本文介绍了回归树的生成过程,并通过一个打高尔夫球时间预测的例子详细解释了如何选择分支节点和评估标准方差,以及如何确定停止条件来构建最终的树模型。
金山办公2020校招大数据和机器学习算法笔试题的解析,涵盖了编程、数据结构、正则表达式、机器学习等多个领域的题目和答案。
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