Обновление журнала

К выполнению

• TensorFlow — слой символьной векторизации
• TensorFlow — указательный слой
• Исследование машинного обучения — тема XGBoost
• Глубинное обучение — модели GAN и RL
• CRF условные случайные графы / графовые модели
• Основные команды Linux Shell
  • wc/sed/awk/grep/sort/uniq/paste/cat/head/tail
• Тема глубинного обучения — методы ускорения
• Основы машинного обучения
  • Отличия и связи между глубинным обучением и машинным обучением
• Практическое применение машинного обучения
  • Предварительная обработка данных
  • Обработка пропущенных значений
  • Инженерия признаков, критерии выбора признаков (почему выбираются эти признаки)
  • Методы настройки параметров XGB, LightGBM, CatBoost
    • Различия между gbdt, xgboost, lgbm
  • Методы объединения моделей
  • Визуализация данных — анализ многообразий
• Тема алгоритмов — перестановки и сочетания
• Gibbs sampling
• Алгоритмы — умножение матриц
  • Умножение редких матриц
• Выявление значимости
• Система и школы машинного обучения
• Различие между Naive Bayes и логистической регрессией
• Почему в RNN используется функция активации tanh

  https://www.zhihu.com/question/61265076

• Изменение описания генерации словных векторов в FastText
• Создание пользовательских структур данных для быстрого тестирования кода
• Union-Find структура данных
• Что такое исчезновение градиента
• Часто задаваемые вопросы на собеседованиях HR
• Настройка гиперпараметров- Реальные задачи машинного обучения — часть кода (K-Means и др.)
• Определение схожих двоичных деревьев и их оптимизация
• Ожидаемое значение от max(x, y)
• Методы ускорения сходимости сети
• Деревья регрессии, индекс Джини
• Определение пересечения двух связанных списков (CSDN)
• Первый и второй порядок разложения Тейлора
• Градиентный спуск часто не достигает глобального минимума## 27 сентября 2018 года
• Тестирование - iHandy

26 сентября 2018 года

• Тема алгоритмов - двойные указатели

25 сентября 2018 года

• Тема алгоритмов - двойные указатели
• Тестирование - Zuoyebang

24 сентября 2018 года

• Тема алгоритмов - двойные указатели

23 сентября 2018 года

• Тема алгоритмов - двойные указатели

21 сентября 2018 года

• Тема алгоритмов - двойные указатели

15 сентября 2018 года

• Тестирование - IQIYI
• Тестирование - Sohu Changyou
• Тема NLP - векторизация предложений

8 сентября 2018 года

• Тема алгоритмов - продвинутые структуры данных
  • Структура массива дерева
• Статьи
  • Визуальное вопросно-ответное обучение

7 сентября 2018 года

• Тема алгоритмов - интервалы
• Тема алгоритмов - математика
  • Максимальное количество общих точек

5 сентября 2018 года

• Тема алгоритмов - перестановки и сочетания

4 сентября 2018 года

• Тема алгоритмов - структуры данных - проектирование
  • ЛРУ алгоритм удаления кэша
• Тема алгоритмов - перестановки
  • Следующая перестановка
  • Предыдущая перестановка
  • Полная перестановка (без повторений)
  • Полная перестановка (с повторениями)
• Тема алгоритмов - реальные вопросы собеседований - количество каждого числа среди n [0, n) без использования дополнительного пространства

3 сентября 2018 года

• Основы глубинного обучения - Обобщение - Нормализация пакета (Обновлено)## 2018-9-2
• Подборка материалов по ансамблевому обучению

2018-9-1

• Опыт прохождения собеседования — Краткий отчёт после четырёх этапов собеседования в ByteDance
• Алгоритмы — Строки — Преобразование систем счисления / преобразование длинных и коротких адресов
• Алгоритмы — LeetCode — Подмассив с максимальной суммой

2018-8-31

• Данные структуры — Строки — Преобразование инфиксной нотации в постфиксную (обратная польская запись)
• Данные структуры — Двоичные деревья — Максимальная сумма пути
• Основы глубинного обучения — Нормализация пакета (BN)
• Алгоритмы — Динамическое программирование — Максимальный квадрат

2018-8-30

• Алгоритмы — Обработка больших данных — Проверка наличия числа среди 4 миллиардов чисел
• Опыт прохождения собеседования — China Merchants Bank — "Падение домино"

2018-8-29

• Тема DL — RNN
  • 3 модели дизайна RNN
• Тема DL — Последовательное моделирование
  • Seq2Seq
    • Поиск лучшего пути (Beam search)

2018-8-28

• Улучшение комментариев к алгоритму K-Means
• Алгоритмы — Генерация случайных чисел
  • Использование rand_m() для генерации rand_n()
• Тема DL — RNN

2018-8-27

• Код
  • K-Means
• Пример тестового задания для 360
• Алгоритмы — Данные структуры

2018-8-26

• Основы глубинного обучения
  • Градиентный спуск и его оптимизация (Обновлено)

2018-8-25

• Основы глубинного обучения
  • Переобучение и недообучение
  • Градиентный спуск (Обновлено)## 2018-8-24
• Тема DL - CNN
  • Внутренняя реализация свертки
  • Обратное распространение ошибки для свертки
• Тема NLP - Векторы слов (Обновлено)
• Алгоритмы - Тема данных структур
  • Двоичные деревья
    • Наиболее близкий общий предок
    • Вывод пути до узла
  • Связные списки
    • Быстрая сортировка связного списка
    • Первый общий узел двух связных списков

2018-8-23

• Алгоритмы - Динамическое программирование
  • Полностью заполненный рюкзак
  • 01 рюкзак, полностью заполненный рюкзак, однонаправленное динамическое программирование, оптимизация массива состояний

2018-8-22

• Проект - Чтение и понимание текста - Заполнение пропусков (Улучшено третье раза)
• LeetCode
  • Жесткая сортировка
    • Число островов (Поиск в глубину + поиск в ширину)
• ByteDance 0812 пример тестового задания
  • 3 игра с карточками (не протестировано)
  • 5 поклонников стриминга (не протестировано)
• Алгоритмы - Генерация случайных чисел
  • Использование метода неравномерной вероятности для генерации равномерных случайных чисел
  • Как выбрать образцы так, чтобы n-1 был выбран n раз?
• Алгоритмы - Динамическое программирование
  • 01 рюкзак## 2018-8-21
• Проект - Чтение и понимание текста - Заполнение пропусков
• LeetCode
  • Массивы
    • Удаление повторяющихся элементов из отсортированного массива
    • Моё расписание дня
• ByteDance 0812 пример тестового задания
  • 1 Открытие чемпионата мира (Поиск соединённых областей с помощью поиска в глубину)
  • 2 Отметка ошибок в статьях (Множественная сортировка, объединение интервалов)

2018-8-19

• Алгоритмы - Тасование и выборка
  • Взвешенный метод выборки (метод таблиц)
• Оптимизация алгоритмов глубинной нейронной сети (DL)
  • Метод стохастического градиентного спуска с моментом (SGD с моментом)
  • Методы оптимизации с адаптивной скоростью обучения
    • AdaGrad
    • RMSProp
    • AdaDelta
    • Adam## 2018-8-18
• Оптимизация алгоритмов глубокой нейронной сети (DL)
  • Метод градиентного спуска
  • Метод SGD и мини-пакетного SGD
  • Метод Ньютона и метод градиентного спуска
• Решение задач LeetCode
  • Массивы
    • Сумма трёх чисел
    • Ближайшая сумма трёх чисел

2018-8-17

• Основы машинного обучения — Дисперсия и смещение
• Основы машинного обучения — Различия между дискриминативными и генеративными моделями

2018-8-16

• Алгоритмы — Тасование и выборка