决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。...
描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。...
可是，你能够如数家珍地说出所有常用的分类算法，以及他们的特征、优缺点吗？比如说，你可以快速地回答下面的问题么:
此项目是机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。
这篇文章为大家介绍了一个开源项目——sk-dist。在一台没有并行化的单机上进行超参数调优，需要 7.2 分钟，而在一百多个核心的 Spark 群集上用它进行超参数调优，只需要 3.4 秒，把训练 sk-learn 的速度提升了 100 倍。...
本内容涉及模型核心数学公式，把本人面试中常被问到问题以及模型知识点的总结，起到提纲挈领作用，在准备的过程中抓住每个模型的重点。
一面基本从项目里面提问，所有所写项目务必全部吃透，例如为何用这个模型，和其它的模型的区别，为什么不选用其它模型。
机器学习算法其实很古老，作为一个码农经常会不停的敲if, else if, else,其实就已经在用到决策树的思想了。只是你有没有想过，有这么多条件，用哪个条件特征先做if，哪个条件特征后做if比较优呢？怎么准确的定量选择这个标准就...
国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes......
