机器学习面试算法课｜高频考点解析（Python实战+LeetCode题库+大厂通关）

这份资源真的很有用，把机器学习面试里最头疼的算法题和模型细节串起来了，不是念PPT那种。从逻辑回归、决策树、SVM到XGBoost，再到LeetCode高频和动态规划，都有Python实战讲解，重点清晰，省去自己东拼西凑的时间。理论和刷题一起补，大厂面试会更有底。✨📚
#机器学习面试 #算法面试 #LeetCode #大厂面试

资源内容包含：

├── 01.绪论.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
├── 10.Week2.mp4
├── 12.Week2.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.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
├── 21.Week3【数据结构和算法】P3删除链表中重复的结点.mp4
├── 22.Week3.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
├── 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【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4
├── 24.Week4.mp4
├── 25.Week4 【机器学习中的概率图模型】P3crf的一些基础概念【花费时间整理_ www.xue-ba.org】.mp4
├── 26.Week4 【机器学习中的概率图模型】P4crf具体介绍.mp4
├── 27.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
├── 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.mp4
├── 32.【达观杯nlp比赛】第三周第一节深度学习模型提升.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
├── 36.Week5.mp4
├── 37.Week5.mp4
├── 39.Week5【数据结构和算法】什么是动态规划(leetcode 70题).mp4
├── 40.Week5.mp4
├── 41.Week5【数据结构和算法】leetcode416（01背包实例）.mp4
├── 42.Week5【数据结构和算法】最长公共子序列(leetcode 1143题).mp4
├── 43.Week5【数据结构和算法】最长上升子序列(leetcode 300题).mp4
├── 44.Week5.mp4
├── 45.Week5【了解序列数据中常用的循环神经网络】P2GRU和LSTM.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
├── 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
├── 48.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P3二分类问题.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
├── 50.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P1xgboost的一些预备知识.mp4
├── 51.Week6.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
├── 53.Week6.mp4
└── 54.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P6其他优化.mp4

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