1。
- 毗邻我与DS相关的工作。
- 为什么要改变?
- IsBST()
- 带有起始索引和终止索引的Kadane算法。
2。
- 什么是SVM?
- 给定具有未加密数据的硬盘。您能告诉有关硬盘数据的哪些信息(使用LDA)?
- LDA是受监督的还是不受监督的?
- 有多少种方法可以进行无监督学习(K均值，自动编码器等)
- 决策树如何工作?
- 您如何及时在任何新区域执行(例如Spark快速入门)
3。
- 如何处理具有不确定性的LDA(我们可以使用概率)
- 如何处理尾部查询(由于人力资源和服务器有限，我们实际上不需要处理)
- OLA应用程序的设计功能旨在最佳地匹配供需，以优化OLA的收入。
(请考虑用户细分，即使有其他可用的汽车，也要根据节假日，常规用户还是偶尔使用的用户等，根据他所乘坐的汽车进行细分。我们将预测收入并将最优惠的汽车提供给收入最高的用户) - 你为什么要改变?
相关实践问题
卡丹算法
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