高级Java程序员机器学习笔试题解析

资源摘要信息:"高级java笔试题-LeYing:机器学习" 1. Java笔试题：这可能是一系列针对有一定Java基础的求职者或学习者的高级编程题目，用于测试和加深对Java语言的理解和应用能力。这可能包括对Java核心概念、数据结构、算法、多线程、集合框架等知识的考察。 2. 机器学习资源与代码：该部分可能提供了机器学习相关的学习资源和代码示例，帮助开发者深入理解机器学习理论，并通过实践来掌握相关技术。 3. 开发环境：提到了PyCharm 2018作为开发工具，这是一个流行的Python集成开发环境，支持代码调试、版本控制等特性。此外，指明了Python的版本为3.5.2，这是Python的一个较早版本，但因为其稳定性仍被广泛使用。 4. TensorFlow框架：提到了TensorFlow，这是一个由Google开发的开源机器学习框架，用于进行数据流图的编程，支持各种神经网络结构的设计和训练，是当前最流行的深度学习框架之一。 5. 依赖库：明确列出了numpy, sklearn, pandas, matplotlib等Python常用库。numpy用于高效的数值计算，sklearn是机器学习库，pandas提供了数据处理功能，matplotlib用于数据可视化。 6. 作业部落：可能是一个在线协作和分享的平台，结合了Markdown语言，便于文档的格式化和共享。 7. Cmd Markdown：一种标记语言和平台，用于写作和发布文档，支持Markdown语法。 8. 在线版本：指的是资源提供的可能是在线可访问的形式，便于用户从任何地点访问学习材料。 9. 代码归纳和可视化：提到了莫烦TensorFlow代码的归纳和程序可视化，这可能是为了帮助开发者更好地理解TensorFlow代码的结构和执行过程。 10. 《100天机器学习》、《TensorFlow技术解析与实战》、《机器学习实战》、《Tensorflow实战Google深度学习框架》：这些都是关于机器学习和TensorFlow的书籍，提供了理论知识和实践案例，是机器学习领域内的重要读物。 11. 链接：提供了多个资源的下载链接，包括书籍的pdf版本和实例代码，便于学习者获取学习材料。 12. 面试笔记：可能包含了与机器学习相关的面试题和解析，为准备面试的人提供参考。 13. 统计学习方法：这可能是指李航编著的《统计学习方法》一书，该书详细介绍了统计学习的理论与方法，是机器学习领域的重要参考书目。 14. 系统开源：标签"系统开源"可能意味着整个学习资源和代码是开源的，供人免费使用和修改。 15. 压缩包子文件的文件名称列表：提到了一个名为"LeYing-master"的压缩文件，这可能是包含上述所有资料和代码的主文件或项目仓库的名称。 16. 2018/2019/校招/春招/秋招/算法/机器学习/深度学习/自然语言处理/C/C++/Python/面试笔记：这些关键词表示了资源可能涉及的领域和内容，包括不同年份的校招准备材料，机器学习、深度学习、自然语言处理等技术领域，以及对C、C++、Python等编程语言的考察，这些都是IT行业特别是人工智能领域招聘时常见的考察点。 17. 人工智能-机器学习笔试面试题解析：这部分资源可能包含了对历年机器学习相关笔试和面试题目的分析和解答，对于求职者来说，这部分材料能够帮助他们更好地准备面试，理解和解决实际问题。 18. 课件：可能提供了相关的教学课件，这能够帮助学习者通过系统的学习来掌握机器学习和深度学习的知识体系。 整体而言，这份资源摘要信息提供了一套完整的机器学习学习资源，覆盖了从基础理论到实战应用，从面试准备到课件学习的各个方面，对于想要在机器学习领域深入学习和发展的个人来说，是一套不可多得的学习材料。