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面试笔记:深度学习与机器学习

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简介:
《面试笔记:深度学习与机器学习》是一本专注于深度学习和机器学习领域的专业书籍。它系统地总结了相关技术知识及实战经验,为读者提供全面的学习资料与面试指导,帮助读者深入了解并掌握人工智能的核心技能。 深度学习/机器学习面试笔记整理了相关的面试问题,大部分问题来源于特定的仓库资源。个人认为该仓库中的部分问题过于抽象或理论化,因此没有全部收录其中;如有需要可以参考原仓库的问题内容。该仓库中仅列出了答案在《深度学习》实体书中的页码信息,并未与PDF版对应,我已重新修改为章节名称以方便查找。此外,除了DL / ML相关的知识外,还会记录一些算法岗位所需的计算机基础知识。但不会包括前端、测试、JAVA、Android等职位中具体语言和框架相关的问题。

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客服
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    《面试笔记:深度学习与机器学习》是一本专注于深度学习和机器学习领域的专业书籍。它系统地总结了相关技术知识及实战经验,为读者提供全面的学习资料与面试指导,帮助读者深入了解并掌握人工智能的核心技能。 深度学习/机器学习面试笔记整理了相关的面试问题,大部分问题来源于特定的仓库资源。个人认为该仓库中的部分问题过于抽象或理论化,因此没有全部收录其中;如有需要可以参考原仓库的问题内容。该仓库中仅列出了答案在《深度学习》实体书中的页码信息,并未与PDF版对应,我已重新修改为章节名称以方便查找。此外,除了DL / ML相关的知识外,还会记录一些算法岗位所需的计算机基础知识。但不会包括前端、测试、JAVA、Android等职位中具体语言和框架相关的问题。
  • .xmind
    优质
    《深度学习学习笔记.xmind》是一份利用思维导图形式整理和记录深度学习知识与思考的学习资料,适合于学生、研究者及从业者参考使用。 本段落将详细介绍神经网络训练流程及其基本元素,包括激活函数(ReLU、Softmax、Sigmoid、Tanh)以及损失函数(交叉熵:sigmoid_cross_entropy_with_logits、softmax_cross_entropy_with_logits、sparse_softmax_cross_entropy_with_logits、weighted_cross_entropy_with_logits)、均方差。此外还将介绍优化器(梯度下降法和动量优化法)。
  • .pdf
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    这份《深度学习学习笔记》涵盖了从基础知识到高级技巧的全面内容,包含神经网络、卷积神经网络及递归神经网络等核心概念和实践应用案例。适合初学者入门以及有经验的研究者参考。 本段落档是针对吴恩达老师深度学习课程(deeplearning.ai)的视频所做的笔记,专为已经具备一定基础(基本编程知识、熟悉Python以及对机器学习有基本了解)并希望进入人工智能领域的计算机专业人士准备。
  • Word2Vec.docx
    优质
    本文档是关于Word2Vec深度学习技术的学习记录和心得体会,包含了模型原理、训练方法及应用案例分析等内容。 我整理并修订了关于深度学习word2vec的博文文档,并采纳了大家的意见以纠正其中的错误。
  • AI、百题.pdf
    优质
    本书汇集了针对AI、机器学习及深度学习领域的面试题目,旨在帮助求职者准备技术面试,全面提升其在相关领域的问题解决能力。 AI机器学习深度学习面试百题.pdf
  • 个人整理的合集
    优质
    本合集收录了个人整理的全面而系统的机器学习和深度学习笔记,涵盖理论基础、算法原理及实战案例,旨在帮助初学者快速掌握相关知识。 本压缩包内包含《机器学习个人笔记完整版.pdf》和《Deeplearning深度学习笔记v5.43.docx》。这些文件是黄海广博士及其团队整理的,内容基于吴恩达教授所讲授的机器学习与深度学习课程,欢迎大家下载并交流!
  • 题目集(超过300道).pdf
    优质
    本书汇集了超过300道精选的机器学习和深度学习面试及笔试题,旨在帮助读者深入理解和掌握相关领域的核心概念和技术。 最新版的机器学习和深度学习面试题目汇集了来自牛客网等多个网站的经典问题,经过深入分析与整理后形成,包含超过300道题。这些题目涵盖了理论与实践各个方面,尤其注重底层知识的理解与掌握。
  • (DeepLearning)
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    《深度学习笔记》是一份系统整理和归纳深度学习理论与实践知识的学习资料,涵盖神经网络、卷积网络及递归网络等核心概念和技术,旨在帮助读者构建扎实的技术基础并应用于实际问题解决。 吴恩达在Coursera上的深度学习教程提供了中文笔记。这些课程适合已经具备基本编程知识、熟悉Python和对机器学习有一定了解的计算机专业人士。通过这5堂课的学习,学生可以掌握深度学习的基础,并学会构建神经网络,在多位业界顶尖专家(包括吴恩达本人)的指导下创建自己的机器学习项目。该教程涵盖了卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)等常用深度学习结构及工具的知识。
  • OpenWRT
    优质
    《OpenWRT深度学习笔记》是一份详细记录在基于Linux的嵌入式系统OpenWRT上进行深度学习开发和实践的学习心得和技术文档。 OpenWRT 深入学习笔记:OpenWRT 是一个非常流行的 Linux 操作系统,适用于 WiFi 路由器及无线视频监控设备。
  • 自然语言处理:算法、、C++和Python技巧
    优质
    本书汇集了作者在深度学习与自然语言处理领域面试的经验总结,内容涵盖算法设计、机器学习原理及实践应用,并深入讲解C++和Python编程技巧。适合相关技术领域的求职者和技术爱好者阅读参考。 2018-2019年校招、春招、秋招算法、机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、自然语言处理(NLP)的C/C++和Python面试笔记.zip