【百面机器学习+LeetCode刷题-算法面试班-第四期 – 带源码课件】

  • 发布时间:
    2025-04-17 07:59:25
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百面机器学习+LeetCode刷题-算法面试班-第四期 - 带源码课件。 不论是机器学习还是数据分析,面试最常见的考点基本覆盖SQL、Python、统计学、数学、编程、算法。但这些知识点你不可能在短时间内学完所有 不仅如此,面试官在考察我们面试的时候经常会非常注重知识点细节,有时候一个问题都会追问到底 到底应该如何快速突击? 《百面机器学习》这本书出版自2018年,是一本很新的书籍,书中收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答,其中大部分源于算法研究岗位的真实场景,非常实用 本书按照面试的逻辑,从日常工作、生活中各种有趣的现象出发,结合了知识点和工具与业务场景的应用 不仅囊括了机器学习的基本知识 ,而且还包含了成为出众算法工程师的四大技能 知识:主要是指你对machine learning相关知识和理论的储备 工具:将你的machine learning知识应用于实际业务的工具 逻辑:你的举一反三的能力,你解决问题的条理性,你发散思维的能力,你的聪明程度 业务:深入理解所在行业的商业模式,从业务中发现motivation并进而改进模型算法的能力 ├── 01.绪论.mp4 ├── 02.Week1【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P1快速排序.mp4 ├── 03.Week1【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P2堆排序.mp4 ├── 04.Week1【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P3滑动窗口.mp4 ├── 05.Week1【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P4双指针.mp4 ├── 06.Week1【了解监督学习中的经典算法】P1逻辑回归.mp4 ├── 07.Week1【了解监督学习中的经典算法】P2决策树.mp4 ├── 08.Week2【学习支持向量机】P1几个重要的概念.mp4 ├── 09.Week2【学习支持向量机】P2svm最优化问题.mp4 ├── 10.Week2【学习支持向量机】P3硬间隔SVM最优化问题的推导.mp4 ├── 11.Week2【学习支持向量机】P4线性可分SVM.mp4 ├── 12.Week2【学习支持向量机】P5核函数.mp4 ├── 13.Week2【学习支持向量机】P6smo算法.mp4 ├── 14.Week2【数据结构和算法】P1KMP算法.mp4 ├── 15.Week2【数据结构和算法】P2二分搜索.mp4 ├── 16.Week2【数据结构和算法】P3哈希表.mp4 ├── 17.Week2【了解机器学习中如何降维处理】PCA和LDA.mp4 ├── 18.Week3【了解机器学习中的非监督学习算法】K-means.mp4 ├── 19.Week3【数据结构和算法】P1虚拟头结点.mp4 ├── 20.Week3【数据结构和算法】P2链表中环的入口结点.mp4 ├── 21.Week3【数据结构和算法】P3删除链表中重复的结点.mp4 ├── 22.Week3【数据结构和算法】P4栈,队列.mp4 ├── 23.【达观杯nlp比赛】第一周第一节了解NLP任务和熟悉比赛题目-赛前介绍和准备.mp4 ├── 23.Week4【机器学习中的概率图模型】P1hmm的引出和问题的介绍.mp4 ├── 24.【达观杯nlp比赛】第一周第一节了解NLP任务和熟悉比赛题目-赛题介绍和思路分析.mp4 ├── 24.Week4【机器学习中的概率图模型】P2HMM预测问题之维特比算法.mp4 ├── 25.【达观杯nlp比赛】第一周第二节数据分析及处理.mp4 ├── 25.Week4【机器学习中的概率图模型】P3crf的一些基础概念.mp4 ├── 26.【达观杯nlp比赛】第一周第三节——Baseline实现.mp4 ├── 26.Week4【机器学习中的概率图模型】P4crf具体介绍.mp4 ├── 27.【达观杯nlp比赛】第一周第四节验证集构建和交叉验证.mp4 ├── 27.Week4【数据结构和算法】P1DFS和BFS.mp4 ├── 28.【达观杯nlp比赛】第二周第一节tensorflow2.0入门.mp4 ├── 28.Week4【数据结构和算法】P2最短路径.mp4 ├── 29.【达观杯nlp比赛】第二周第二节词向量及word2vec简介.mp4 ├── 29.Week4【数据结构和算法】P3最小生成树.mp4 ├── 30.【达观杯nlp比赛】第二周第三节深度学习baseline构建.mp4 ├── 30.Week4【数据结构和算法】P4二叉树的遍历.mp4 ├── 31.【达观杯nlp比赛】第二周第四节深度学习baseline交叉验证.mp4 ├── 31.Week4【数据结构和算法】P4二叉搜索树和平衡二叉树.mp4 ├── 32.【达观杯nlp比赛】第三周第一节深度学习模型提升.mp4 ├── 32.Week5【前向神经网络】P1网络图和激活函数.mp4 ├── 33.【达观杯nlp比赛】第三周第二节模型调参和模型融合.mp4 ├── 33.Week5【前向神经网络】P2前向传播.mp4 ├── 34.Week5【前向神经网络】P3损失函数选用.mp4 ├── 35.Week5【前向神经网络】P4反向传播1.mp4 ├── 36.Week5【前向神经网络】P5反向传播2.mp4 ├── 37.Week5【数据结构和算法】什么是递归(斐波那契额数列、跳台阶、变态跳台阶).mp4 ├── 38.Week5【数据结构和算法】回溯法(机器人的运动范围).mp4 ├── 39.Week5【数据结构和算法】什么是动态规划(leetcode70题).mp4
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百面机器学习+LeetCode刷题-算法面试班-第四期 - 带源码课件2.29GB
01.绪论.mp410.6MB
02.Week1【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P1快速排序.mp429.69MB
03.Week1【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P2堆排序.mp427.04MB
04.Week1【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P3滑动窗口.mp421.32MB
05.Week1【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P4双指针.mp427.71MB
06.Week1【了解监督学习中的经典算法】P1逻辑回归.mp420.32MB
07.Week1【了解监督学习中的经典算法】P2决策树.mp424.09MB
08.Week2【学习支持向量机】P1几个重要的概念.mp47.38MB
09.Week2【学习支持向量机】P2svm最优化问题.mp416.89MB
10.Week2【学习支持向量机】P3硬间隔SVM最优化问题的推导.mp437.02MB
11.Week2【学习支持向量机】P4线性可分SVM.mp424.51MB
12.Week2【学习支持向量机】P5核函数.mp423.63MB
13.Week2【学习支持向量机】P6smo算法.mp441.56MB
14.Week2【数据结构和算法】P1KMP算法.mp456.44MB
15.Week2【数据结构和算法】P2二分搜索.mp445.27MB
16.Week2【数据结构和算法】P3哈希表.mp421.86MB
17.Week2【了解机器学习中如何降维处理】PCA和LDA.mp442.01MB
18.Week3【了解机器学习中的非监督学习算法】K-means.mp437.53MB
19.Week3【数据结构和算法】P1虚拟头结点.mp459.31MB
20.Week3【数据结构和算法】P2链表中环的入口结点.mp451.58MB
21.Week3【数据结构和算法】P3删除链表中重复的结点.mp422.22MB
22.Week3【数据结构和算法】P4栈,队列.mp432.1MB
23.【达观杯nlp比赛】第一周第一节了解NLP任务和熟悉比赛题目-赛前介绍和准备.mp433.68MB
23.Week4【机器学习中的概率图模型】P1hmm的引出和问题的介绍.mp427.08MB
24.【达观杯nlp比赛】第一周第一节了解NLP任务和熟悉比赛题目-赛题介绍和思路分析.mp438.76MB
24.Week4【机器学习中的概率图模型】P2HMM预测问题之维特比算法.mp439.88MB
25.【达观杯nlp比赛】第一周第二节数据分析及处理.mp478.21MB
25.Week4【机器学习中的概率图模型】P3crf的一些基础概念.mp424.84MB
26.【达观杯nlp比赛】第一周第三节——Baseline实现.mp470.24MB
26.Week4【机器学习中的概率图模型】P4crf具体介绍.mp431.34MB
27.【达观杯nlp比赛】第一周第四节验证集构建和交叉验证.mp477.61MB
27.Week4【数据结构和算法】P1DFS和BFS.mp434.88MB
28.【达观杯nlp比赛】第二周第一节tensorflow2.0入门.mp471.65MB
28.Week4【数据结构和算法】P2最短路径.mp432.96MB
29.【达观杯nlp比赛】第二周第二节词向量及word2vec简介.mp473.13MB
29.Week4【数据结构和算法】P3最小生成树.mp425.95MB
30.【达观杯nlp比赛】第二周第三节深度学习baseline构建.mp4108.23MB
30.Week4【数据结构和算法】P4二叉树的遍历.mp424.59MB
31.【达观杯nlp比赛】第二周第四节深度学习baseline交叉验证.mp447.23MB
31.Week4【数据结构和算法】P4二叉搜索树和平衡二叉树.mp435.88MB
32.【达观杯nlp比赛】第三周第一节深度学习模型提升.mp4103.95MB
32.Week5【前向神经网络】P1网络图和激活函数.mp49.2MB
33.【达观杯nlp比赛】第三周第二节模型调参和模型融合.mp470.73MB
33.Week5【前向神经网络】P2前向传播.mp414.05MB
34.Week5【前向神经网络】P3损失函数选用.mp46.53MB
35.Week5【前向神经网络】P4反向传播1.mp420.55MB
36.Week5【前向神经网络】P5反向传播2.mp457.35MB
37.Week5【数据结构和算法】什么是递归(斐波那契额数列、跳台阶、变态跳台阶).mp438.55MB
38.Week5【数据结构和算法】回溯法(机器人的运动范围).mp466.27MB
39.Week5【数据结构和算法】什么是动态规划(leetcode70题).mp418.3MB
40.Week5【数据结构和算法】01背包问题.mp447.05MB
41.Week5【数据结构和算法】leetcode416(01背包实例).mp436.41MB
42.Week5【数据结构和算法】最长公共子序列(leetcode1143题).mp427.3MB
43.Week5【数据结构和算法】最长上升子序列(leetcode300题).mp424.12MB
44.Week5【了解序列数据中常用的循环神经网络】P1RNN.mp422.47MB
45.Week5【了解序列数据中常用的循环神经网络】P2GRU和LSTM.mp411.63MB
46.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P1提升树算法.mp425.66MB
47.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P2梯度提升树算法.mp426.23MB
48.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P3二分类问题.mp437.45MB
49.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P4多分类问题和回归问题.mp411.66MB
50.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P1xgboost的一些预备知识.mp420.54MB
51.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P2结构分.mp426.77MB
52.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P3贪心算法寻找分裂点.mp433.79MB
53.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P5缺失值处理算法.mp420.03MB
54.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P6其他优化.mp411.12MB
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