机器学习是一个非常大的领域，有许多不同的类型。以下是三种主要的机器学习类型： 每一种类型的机器学习都有其特定的应用，例如，监督学习被广泛用于图像和语音识别，无监督学习被用于市场分析和社交网络分析，强化学习被用于自动驾驶和游戏AI等 以下是对这三种机器学习类型的简要解释： 监督学习（Supervised Learning）: 在监督学习中，模型根据过去的数据或标记的数据进行预测或决策。 标记数据是指那些被赋予标签或标记的数据集，从而使数据更具意义。 例如，在图像识别中，监督学习模型可能会使用已标记的图像数据集进行训练，以识别新的图像。 无监督学习（Unsupervised Learning）:

运气非常好6月份投的，居然11月底被捞了，昨天刚面了两轮back2back，两面都是亚裔面试官，非常友善，过程也简单明了，self-intro完就开始做题了， 题目如下： 第一轮：sort an array但这个array满足一个条件, the absolute difference between the

同学们大多都在LeetCode刷。但了解过的同学也知道，LeetCode的题量足有2000+，不论是在花费的时间or刷题的顺序上，对留学生来说都是不小的难题。 如果你正陷入算法有硬伤，刷了上百道还是0 Offer的死循环中，那么接下来这个由谷歌在职大神LeetCode刷题攻略一定值得你看看！ 这份攻略中，刷过的同学推荐从这位谷歌Waymo（无人车）工程师总结的刷题笔记开始 阶段1: 只做官方leetbook (初级-> 中级 -> 高级算法)周末花半天刷一个章节，后续变成一周内分散着刷完一个章节。 阶段2:找固定的list，坚持每天刷题，开始是用Grind75定制列表，现在开始在字节校园打卡每日一题。

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