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在这个课程中，我们将从基础知识出发，系统学习机器学习与算法的核心概念和实践技巧。通过大量案例分析和LeetCode算法题解，帮助您深入理解各种面试问题，并掌握解题技巧和面试技巧。无论是百面挑战还是LeetCode算法题，都将在课程中得到详细讲解和实践练习。 ├── 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.【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├── 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.【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├── 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├── 25.【达观杯nlp比赛】第一周第二节数据分析及处理.mp4├── 25.Week4 【机器学习中的概率图模型】P3crf的一些基础概念.mp4├── 26.【达观杯nlp比赛】第一周第三节——Baseline实现.mp4├── 26.Week4 【机器学习中的概率图模型】P4crf具体介绍.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├── 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├── 28.Week4【数据结构和算法】P2最短路径.mp4├── 29.【达观杯nlp比赛】第二周第二节词向量及word2vec简介.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【数据结构和算法】P4二叉搜索树和平衡二叉树.mp4├── 32.【达观杯nlp比赛】第三周第一节深度学习模型提升.mp4├── 32.Week5【前向神经网络】P1网络图和激活函数.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├── 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(leetcode 70题).mp4
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发表于 2025-2-1 10:03:50
