机器学习/数据挖掘岗面试准备

时间:2019-10-17 14:16:06
【文件属性】:
文件名称:机器学习/数据挖掘岗面试准备
文件大小:16.62MB
文件格式:RAR
更新时间:2019-10-17 14:16:06
数据挖掘 参加各大公司面试时准备的复习资料,已经拿到百度,腾讯,华为offer
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数据挖掘面试准备 - BRYAN出品
----性价比-.txt(2KB)
----L1-L2.pdf(470KB)
----微软面试100题.txt(53B)
----穿衣搭配.txt(588B)
----菜鸟需求预测与分仓规划.txt(692B)
----支持向量机(林轩田)()
--------205_handout.pdf(561KB)
--------203_handout.pdf(1.17MB)
--------201_handout.pdf(1.18MB)
--------204_handout.pdf(1.99MB)
--------202_handout.pdf(579KB)
--------206_handout.pdf(752KB)
----xgboost复习和调参.txt(198B)
----阿里音乐.txt(900B)
----人品预测.txt(614B)
----风控算法.txt(555B)
----性价比.txt(1KB)
----Boosting.pdf(428KB)
----常用算法()
--------FFM.txt(102B)
--------xgboost.pdf(922KB)
--------KNN与KD树.txt(360B)
--------支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)LaTeX最新版_2015.1.9.pdf(1.44MB)
--------LR.txt(402B)
--------adaboost.txt(358B)
--------SVM.txt(843B)
--------SVM.docx(1.51MB)
--------线性回归最小二乘推导.pdf(610KB)
--------线性回归推导.docx(1.02MB)
--------gbdt.pdf(1.29MB)
--------HMM.txt(369B)
--------贝叶斯.txt(80B)
--------BoostedTree.pdf(1.31MB)
--------blending and bagging.txt(53B)
--------SVD.txt(136B)
--------推荐算法.txt(146B)
--------RF.jpg(44KB)
--------线性回归推导.pdf(487KB)
--------LR_intro.pdf(1000KB)
--------gbdt.txt(56B)
--------word2vec.txt(111B)
--------RF_bootstrap.png(5KB)
--------page rank.txt(30B)
--------rf.txt(139B)
--------决策树.txt(174B)
--------常见面试算法.pdf(1005KB)
--------常见面试算法.docx(992KB)
----vc维.txt(654B)
----流量异常检测.txt(638B)
----错题集合.txt(3KB)
----海量数据中位数.txt(2KB)
----过拟合.txt(283B)
----t检验卡方检验.txt(242B)
----梯度下降.txt(54B)
----编程-》剑指offer.txt(74B)
----模型稳定性.txt(36B)
----机器学习面试相关问题.txt(2KB)
----深度学习.txt(37B)

网友评论

  • 值得认真学习
  • 可以的。。。。。
  • 期望太大。用处不足。算法的话,看林轩田的视频有。还得自己补其他知识。这点完全不够
  • 内容还行,就是有些乱码
  • 值得认真学习
  • 大神的资料,学习了
  • 内容还行,就是有些乱码
  • 值得认真学习
  • 值得认真的学习
  • 数据挖掘面试准备 - BRYAN出品
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  • 值得认真的学习
  • 不错啊值得看看
  • 非常值得一看
  • 一年前看就不错,现在又有新的内容了
  • 怎么下不了额?20个金币没有了
  • 还可以的。需要的同学还是可以下载下来看看
  • 我觉得不值10分,太杂了,没有条理性
  • 感觉就是普通的资料收集,不值十积分,但是还是有价值的
  • 一堆乱七八糟的东西,不值十积分
  • 内容十分丰富,基本上覆盖了常用的机器学习算法,而且都是通俗易懂的文章集合在一起,很值得下来看一看!
  • 内容丰富,值得推荐,很有帮助性
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  • 很好的资源就是十个金币有点贵
  • 顶顶,谢谢分享