【深度之眼】百面机器学习+LeetCode刷题-算法面试班(第四期)
百面机器学习+LeetCode刷题-算法面试班-第四期
├──01.绪论 .mp410.60M
├──02.Week1 【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P1快速排序 .mp429.69M
├──03.Week1 【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P2堆排序 .mp427.04M
├──04.Week1 【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P3滑动窗口 .mp421.32M
├──05.Week1 【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P4双指针 .mp427.71M
├──06.Week1 【了解监督学习中的经典算法】P1逻辑回归 .mp420.32M
├──07.Week1 【了解监督学习中的经典算法】P2决策树 .mp424.09M
├──08.Week2【学习支持向量机】P1几个重要的概念 .mp47.38M
├──09.Week2【学习支持向量机】P2svm最优化问题 .mp416.89M
├──10.Week2【学习支持向量机】P3硬间隔SVM最优化问题的推导 .mp437.02M
├──11.Week2【学习支持向量机】P4线性可分SVM .mp424.51M
├──12.Week2【学习支持向量机】P5核函数 .mp423.63M
├──13.Week2【学习支持向量机】P6smo算法 .mp441.56M
├──14.Week2【数据结构和算法】P1KMP算法 .mp456.44M
├──15.Week2【数据结构和算法】P2二分搜索 .mp445.27M
├──16.Week2【数据结构和算法】P3哈希表 .mp421.86M
├──17.Week2【了解机器学习中如何降维处理】PCA和LDA .mp442.01M
├──18.Week3【了解机器学习中的非监督学习算法】K-means .mp437.53M
├──19.Week3【数据结构和算法】P1虚拟头结点 .mp459.31M
├──20.Week3【数据结构和算法】P2链表中环的入口结点 .mp451.58M
├──21.Week3【数据结构和算法】P3删除链表中重复的结点 .mp422.22M
├──22.Week3【数据结构和算法】P4栈，队列 .mp432.10M
├──23.Week4 【机器学习中的概率图模型】P1hmm的引出和问题的介绍 .mp427.08M
├──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 .mp433.68M
├──24.Week4 【机器学习中的概率图模型】P2HMM预测问题之维特比算法 .mp439.88M
├──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 .mp438.76M
├──25.Week4 【机器学习中的概率图模型】P3crf的一些基础概念 .mp424.84M
├──25.【达观杯nlp比赛】第一周第二节数据分析及处理 .mp478.21M
├──26.Week4 【机器学习中的概率图模型】P4crf具体介绍 .mp431.34M
├──26.【达观杯nlp比赛】第一周第三节——Baseline实现 .mp470.24M
├──27.Week4【数据结构和算法】P1DFS和BFS .mp434.88M
├──27.【达观杯nlp比赛】第一周第四节 验证集构建和交叉验证 .mp477.61M
├──28.Week4【数据结构和算法】P2最短路径 .mp432.96M
├──28.【达观杯nlp比赛】第二周第一节 tensorflow2.0入门 .mp471.65M
├──29.Week4【数据结构和算法】P3最小生成树 .mp425.95M
├──29.【达观杯nlp比赛】第二周第二节词向量及word2vec简介 .mp473.13M
├──30.Week4【数据结构和算法】P4二叉树的遍历 .mp424.59M
├──30.【达观杯nlp比赛】第二周第三节深度学习baseline构建 .mp4108.23M
├──31.Week4【数据结构和算法】P4二叉搜索树和平衡二叉树 .mp435.88M
├──31.【达观杯nlp比赛】第二周第四节深度学习baseline交叉验证 .mp447.23M
├──32.Week5【前向神经网络】P1网络图和激活函数 .mp49.20M
├──32.【达观杯nlp比赛】第三周第一节深度学习模型提升 .mp4103.95M
├──33.Week5【前向神经网络】P2前向传播 .mp414.05M
├──33.【达观杯nlp比赛】第三周第二节模型调参和模型融合 .mp470.73M
├──34.Week5【前向神经网络】P3损失函数选用 .mp46.53M
├──35.Week5【前向神经网络】P4反向传播1 .mp420.55M
├──36.Week5【前向神经网络】P5反向传播2 .mp457.35M
├──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) .mp438.55M
├──38.Week5【数据结构和算法】回溯法(机器人的运动范围) .mp466.27M
├──39.Week5【数据结构和算法】什么是动态规划(leetcode 70题) .mp418.30M
├──40.Week5【数据结构和算法】01背包问题 .mp447.05M
├──41.Week5【数据结构和算法】leetcode416（01背包实例） .mp436.41M
├──42.Week5【数据结构和算法】最长公共子序列(leetcode 1143题) .mp427.30M
├──43.Week5【数据结构和算法】最长上升子序列(leetcode 300题) .mp424.12M
├──44.Week5【了解序列数据中常用的循环神经网络】P1RNN .mp422.47M
├──45.Week5【了解序列数据中常用的循环神经网络】P2GRU和LSTM .mp411.63M
├──46.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P1提升树算法 .mp425.66M
├──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 .mp426.23M
├──48.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P3二分类问题 .mp437.45M
├──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 .mp411.66M
├──50.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P1xgboost的一些预备知识 .mp420.54M
├──51.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P2结构分 .mp426.77M
├──52.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P3贪心算法寻找分裂点 .mp433.79M
├──53.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P5缺失值处理算法 .mp420.03M
├──54.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P6其他优化 .mp411.12M
├──README .md0.10kb
└──资料 .zip2.29kb
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