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【深度之眼】百面机器学习+LeetCode刷题-算法面试班-第四期 - 带源码课件(1)
- 21.Week3【数据结构和算法】P3删除链表中重复的结点.mp4
- 17.Week2【了解机器学习中如何降维处理】PCA和LDA.mp4
- 32.Week5【前向神经网络】P1网络图和激活函数.mp4
- 19.Week3【数据结构和算法】P1虚拟头结点.mp4
- 14.Week2【数据结构和算法】P1KMP算法.mp4
- 28.Week4【数据结构和算法】P2最短路径.mp4
- 31.【达观杯nlp比赛】第二周第四节深度学习baseline交叉验证.mp4
- 09.Week2【学习支持向量机】P2svm最优化问题.mp4
- 33.Week5【前向神经网络】P2前向传播.mp4
- 39.Week5【数据结构和算法】什么是动态规划(leetcode70题).mp4
- 06.Week1【了解监督学习中的经典算法】P1逻辑回归.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
- 12.Week2【学习支持向量机】P5核函数.mp4
- 15.Week2【数据结构和算法】P2二分搜索.mp4
- 33.【达观杯nlp比赛】第三周第二节模型调参和模型融合.mp4
- 51.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P2结构分.mp4
- 38.Week5【数据结构和算法】回溯法(机器人的运动范围).mp4
- 18.Week3【了解机器学习中的非监督学习算法】K-means.mp4
- 01.绪论.mp4
- 08.Week2【学习支持向量机】P1几个重要的概念.mp4
- 44.Week5【了解序列数据中常用的循环神经网络】P1RNN.mp4
- 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.mp4
- 35.Week5【前向神经网络】P4反向传播1.mp4
- 48.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P3二分类问题.mp4
- 40.Week5【数据结构和算法】01背包问题.mp4
- 10.Week2【学习支持向量机】P3硬间隔SVM最优化问题的推导.mp4
- 03.Week1【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P2堆排序.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
- 46.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P1提升树算法.mp4
- 36.Week5【前向神经网络】P5反向传播2.mp4
- 54.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P6其他优化.mp4
- 30.Week4【数据结构和算法】P4二叉树的遍历.mp4
- 27.Week4【数据结构和算法】P1DFS和BFS.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
- 41.Week5【数据结构和算法】leetcode416（01背包实例）.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
- 30.【达观杯nlp比赛】第二周第三节深度学习baseline构建.mp4
- 31.Week4【数据结构和算法】P4二叉搜索树和平衡二叉树.mp4
- 42.Week5【数据结构和算法】最长公共子序列(leetcode1143题).mp4
- 29.【达观杯nlp比赛】第二周第二节词向量及word2vec简介.mp4
- 52.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P3贪心算法寻找分裂点.mp4
- 28.【达观杯nlp比赛】第二周第一节tensorflow2.0入门.mp4
- 22.Week3【数据结构和算法】P4栈，队列.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
- 43.Week5【数据结构和算法】最长上升子序列(leetcode300题).mp4
- 32.【达观杯nlp比赛】第三周第一节深度学习模型提升.mp4
- 45.Week5【了解序列数据中常用的循环神经网络】P2GRU和LSTM.mp4
- 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.mp4
- 11.Week2【学习支持向量机】P4线性可分SVM.mp4
- 20.Week3【数据结构和算法】P2链表中环的入口结点.mp4
- ... 等更多文件
🎯学习目标
- 掌握机器学习核心算法原理，并能用Python实现至少5种经典模型。
- 理解LeetCode高频题型的解题思路，能独立完成至少50道中等难度题目。
- 了解算法面试常见考点与技巧，能针对不同公司面试要求进行针对性准备。
- 掌握课程源码的使用方法，能将其作为模板优化自己的代码结构与效率。
⭐课程亮点
- 精选内容：精选百面机器学习高频面试题，直击算法核心，告别题海战术。
- 实战导向：结合LeetCode真题实战演练，手把手带你拆解思路，提升解题能力。
- 体系完善：从理论到面试，构建机器学习与算法刷题的完整知识闭环。
- 资源丰富：配套完整源码与课件，提供可复现的学习环境，助力高效复习。
💡学习建议
- 先通读课件建立知识框架，再结合LeetCode题目针对性练习算法实现。
- 每周安排固定时间刷题，按专题分类突破，注重总结解题思路和优化方法。
- 动手运行源码并尝试修改，通过调试加深对算法细节和机器学习模型的理解。
- 组建学习小组或参与讨论，互相讲解难题，保持学习动力并及时查漏补缺。
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