【深度之眼】百面机器学习+LeetCode刷题-算法面试班-第四期
【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├── 课件
│ └── 课件
│ ├── 03代码合集
│ │ ├── RNN实战
│ │ │ ├── RNN.ipynb
│ │ │ └── RNN实战.pdf
│ │ ├── SVM
│ │ │ └── 代码
│ │ │ ├── 01-SVM-in-scikit-learn.ipynb
│ │ │ ├── 02-RBF-Kernel-in-scikit-learn.ipynb
│ │ │ └── 03-SVM-Regressor.ipynb
│ │ ├── hmm
│ │ │ └── 代码部分
│ │ │ ├── data
│ │ │ │ └── 199801人民日报.data
│ │ │ ├── model
│ │ │ │ └── hmm.model
│ │ │ └── hmm_segment.py
│ │ ├── kmeans实战
│ │ │ ├── 1.png
│ │ │ ├── data.txt
│ │ │ ├── kmeans.ipynb
│ │ │ └── kmeans算法实战.pdf
│ │ ├── 优化算法
│ │ │ └── 代码
│ │ │ └── 实战代码.zip
│ │ ├── 前向神经网络
│ │ │ └── code.zip
│ │ ├── 比赛
│ │ │ ├── logistics.py
│ │ │ └── 逻辑回归解决方案.pdf
│ │ └── 采样
│ │ └── 代码
│ │ ├── 01-蒙特卡洛方法求解定积分以及重要性采样.ipynb
│ │ ├── 02-逆变换采样和接受拒绝采样的实现.ipynb
│ │ ├── 03-马尔科夫链的平稳分布.ipynb
│ │ ├── 04-Metropolis-Hastings实现Beta分布的采样.ipynb
│ │ └── 1.png
│ ├── 04课件PDF版本合集
│ │ ├── 01第一周
│ │ │ ├── 决策树.pdf
│ │ │ ├── 堆排序.pdf
│ │ │ ├── 快速排序.pdf
│ │ │ ├── 滑动窗口.pdf
│ │ │ └── 逻辑回归.pdf
│ │ ├── 02第二周
│ │ │ └── svm
│ │ │ ├── SMO算法视频文稿.pdf
│ │ │ ├── SVM视频文稿.pdf
│ │ │ └── 补充文档cs229_smo.pdf
│ │ ├── 03第三周
│ │ │ ├── crf
│ │ │ │ └── 文稿部分
│ │ │ │ ├── CRF视频文稿.pdf
│ │ │ │ └── klinger-crf-intro.pdf
│ │ │ ├── hmm
│ │ │ │ └── 视频文稿
│ │ │ │ ├── 1.HMM-定义和假设.pdf
│ │ │ │ ├── 2.HMM三个基本问题.pdf
│ │ │ │ ├── 3.HMM三个基本问题的计算.pdf
│ │ │ │ └── 4.HMM中的维特比算法.pdf
│ │ │ └── kmeans
│ │ │ └── k-means.pdf
│ │ ├── 04第四周
│ │ │ ├── 图类
│ │ │ │ ├── BFS和DFS.pdf
│ │ │ │ ├── 最小生成树.pdf
│ │ │ │ └── 最短路径.pdf
│ │ │ └── 树类
│ │ │ ├── 二叉搜索树和平衡二叉树.pdf
│ │ │ └── 二叉树的三种遍历方式.pdf
│ │ ├── 05第五周
│ │ │ ├── 动态规划
│ │ │ │ ├── 1. 什么是动态规划(leetcode 70题).pdf
│ │ │ │ ├── 2. 01背包问题.pdf
│ │ │ │ ├── 3. leetcode416（01背包实例）.pdf
│ │ │ │ ├── 4. 最长上升子序列(leetcode 300题).pdf
│ │ │ │ └── 5. 最长公共子序列(leetcode 1143题).pdf
│ │ │ ├── 递归
│ │ │ │ ├── 1. 什么是递归(斐波那契额数列、跳台阶、变态跳台阶).pdf
│ │ │ │ └── 2. 回溯法(机器人的运动范围).pdf
│ │ │ └── 集成学习
│ │ │ ├── BoostedTree.pdf
│ │ │ ├── GBDT.pdf
│ │ │ ├── gbm-Freidman-1999.pdf
│ │ │ ├── xgboost paper.pdf
│ │ │ └── xgboost.pdf
│ │ ├── 06第六周
│ │ │ ├── 优化算法之AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam.pdf
│ │ │ ├── 梯度下降和随机梯度下降.pdf
│ │ │ ├── 深度学习中的优化问题.pdf
│ │ │ └── 采样.pdf
│ │ └── 补充
│ │ ├── 513 找树左下角的值.pptx
│ │ ├── 69. x 的平方根.pptx
│ │ ├── kmp.pptx
│ │ ├── 二分搜索.pptx
│ │ ├── 删除链表中重复的结点.pptx
│ │ ├── 哈希表.pptx
│ │ ├── 旋转数组的最小数字.pptx
│ │ ├── 替换空格.pptx
│ │ ├── 栈 队列.pptx
│ │ ├── 正则表达式匹配.pptx
│ │ ├── 第一个不重复的字符.pptx
│ │ ├── 表示数值的字符串.pptx
│ │ ├── 链表.pptx
│ │ └── 链表中环的入口结点.pptx
│ └── 逻辑回归与决策树
│ ├── 决策树week1周四周五
│ │ ├── 源码
│ │ │ ├── 01-What-is-Decision-Tree.ipynb
│ │ │ ├── 02-Entropy.ipynb
│ │ │ ├── 03-Entropy-Split-Simulation.ipynb
│ │ │ ├── 04-Gini-Index.ipynb
│ │ │ └── 05-CART-and-Decision-Tree-Hyperparameters.ipynb
│ │ └── 决策树实战.pdf
│ └── 逻辑回归week1周四周五
│ ├── 源码
│ │ ├── LogisticRegression.py
│ │ └── iris_lr_demo.py
│ └── LogisticRegression实战.pdf
├── 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.Week4【机器学习中的概率图模型】P1hmm的引出和问题的介绍.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.Week4【机器学习中的概率图模型】P2HMM预测问题之维特比算法.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
├── 25.Week4【机器学习中的概率图模型】P3crf的一些基础概念.mp4
├── 25.【达观杯nlp比赛】第一周第二节数据分析及处理.mp4
├── 26.Week4【机器学习中的概率图模型】P4crf具体介绍.mp4
├── 26.【达观杯nlp比赛】第一周第三节——Baseline实现.mp4
├── 27.Week4【数据结构和算法】P1DFS和BFS.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
├── 28.Week4【数据结构和算法】P2最短路径.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
├── 29.【达观杯nlp比赛】第二周第二节词向量及word2vec简介.mp4
├── 30.Week4【数据结构和算法】P4二叉树的遍历.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
├── 31.【达观杯nlp比赛】第二周第四节深度学习baseline交叉验证.mp4
├── 32.Week5【前向神经网络】P1网络图和激活函数.mp4
├── 32.【达观杯nlp比赛】第三周第一节深度学习模型提升.mp4
├── 33.Week5【前向神经网络】P2前向传播.mp4
├── 33.【达观杯nlp比赛】第三周第二节模型调参和模型融合.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
├── 40.Week5【数据结构和算法】01背包问题.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(leetcode1143题).mp4
├── 43.Week5【数据结构和算法】最长上升子序列(leetcode300题).mp4
├── 44.Week5【了解序列数据中常用的循环神经网络】P1RNN.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【xgboost的原理以及常见面试题】P2结构分.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【xgboost的原理以及常见面试题】P5缺失值处理算法.mp4
└── 54.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P6其他优化.mp4
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**** Hidden Message ***** 看完发现，很多机会其实需要主动挖掘。 能不能做，先拆成最小验证动作就清楚了。 这个好 这个好 先回帖顶起顶起顶起，坐下看看！ 拉黑一个人、拒绝一件事，并不会对谁造成多大伤害。 先把一个小环节做到位，再去追求规模。 星颖赚钱星颖花，一分都不带回家
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