解锁机器学习算法面试挑战

📁 资源目录结构内容 (2.23 GB)

• 1. 包含文件：01.绪论.mp4
• 2. 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
• 3. 03.Week1 【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P2堆排序.mp4
• 4. 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
• 5. 05.Week1 【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P4双指针.mp4
• 6. 06.Week1 【了解监督学习中的经典算法】P1逻辑回归.mp4
• 7. 07.Week1 【了解监督学习中的经典算法】P2决策树.mp4
• 8. 08.Week2【学习支持向量机】P1几个重要的概念.mp4
• 9. 09.Week2【学习支持向量机】P2svm最优化问题.mp4
• 10. 10.Week2【学习支持向量机】P3硬间隔SVM最优化问题的推导.mp4
• 11. 11.Week2【学习支持向量机】P4线性可分SVM.mp4
• 12. 12.Week2【学习支持向量机】P5核函数.mp4
• 13. 13.Week2【学习支持向量机】P6smo算法.mp4
• 14. 14.Week2【数据结构和算法】P1KMP算法.mp4
• 15. 15.Week2【数据结构和算法】P2二分搜索.mp4
• 16. 16.Week2【数据结构和算法】P3哈希表.mp4
• 17. 17.Week2【了解机器学习中如何降维处理】PCA和LDA.mp4
• 18. 18.Week3【了解机器学习中的非监督学习算法】K-means.mp4
• 19. 19.Week3【数据结构和算法】P1虚拟头结点.mp4
• 20. 20.Week3【数据结构和算法】P2链表中环的入口结点.mp4
• 21. 21.Week3【数据结构和算法】P3删除链表中重复的结点.mp4
• 22. 22.Week3【数据结构和算法】P4栈，队列.mp4
• 23. 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. 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
• 25. 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
• 26. 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
• 27. 25.Week4 【机器学习中的概率图模型】P3crf的一些基础概念.mp4
• 28. 25.【达观杯nlp比赛】第一周第二节数据分析及处理.mp4
• 29. 26.Week4 【机器学习中的概率图模型】P4crf具体介绍.mp4
• 30. 26.【达观杯nlp比赛】第一周第三节——Baseline实现.mp4
• 31. 27.Week4【数据结构和算法】P1DFS和BFS.mp4
• 32. 27.【达观杯nlp比赛】第一周第四节 验证集构建和交叉验证.mp4
• 33. 28.Week4【数据结构和算法】P2最短路径.mp4
• 34. 28.【达观杯nlp比赛】第二周第一节 tensorflow2.0入门.mp4
• 35. 29.Week4【数据结构和算法】P3最小生成树.mp4
• 36. 29.【达观杯nlp比赛】第二周第二节词向量及word2vec简介.mp4
• 37. 30.Week4【数据结构和算法】P4二叉树的遍历.mp4
• 38. 30.【达观杯nlp比赛】第二周第三节深度学习baseline构建.mp4
• 39. 31.Week4【数据结构和算法】P4二叉搜索树和平衡二叉树.mp4
• 40. 31.【达观杯nlp比赛】第二周第四节深度学习baseline交叉验证.mp4
• 41. 32.Week5【前向神经网络】P1网络图和激活函数.mp4
• 42. 32.【达观杯nlp比赛】第三周第一节深度学习模型提升.mp4
• 43. 33.Week5【前向神经网络】P2前向传播.mp4
• 44. 33.【达观杯nlp比赛】第三周第二节模型调参和模型融合.mp4
• 45. 34.Week5【前向神经网络】P3损失函数选用.mp4
• 46. 35.Week5【前向神经网络】P4反向传播1.mp4
• 47. 36.Week5【前向神经网络】P5反向传播2.mp4
• 48. 37.Week5【数据结构和算法】什么是递归(斐波那契额数列
• 49. 跳台阶
• 50. 变态跳台阶).mp4
• 51. 38.Week5【数据结构和算法】回溯法(机器人的运动范围).mp4
• 52. 39.Week5【数据结构和算法】什么是动态规划(leetcode 70题).mp4