机器学习与LeetCode算法面试班

 1. 课程核心价值解析   
本课程独创"算法+机器学习"双轨教学模式，将百面机器学习经典问题与LeetCode高频考题深度结合。课程覆盖特征工程、模型评估、监督学习、非监督学习等核心知识模块，同时配套排序算法、动态规划、二叉树等数据结构与算法的实战训练，帮助学习者在技术面试中展现全面竞争力。   

课程采用周度渐进式学习体系，每周聚焦特定主题，通过理论推导与代码实践相结合的方式，确保学员既能理解数学原理，又能熟练实现算法。特别设计的NLP比赛实战环节，可快速提升解决实际工程问题的能力。   

 2. 特色内容模块详解   
Week1-3构建算法基础能力：从快速排序、堆排序等基础算法切入，逐步深入到SVM优化推导、K-means聚类等机器学习核心内容。滑动窗口、双指针等LeetCode高频解题技巧与逻辑回归、决策树等模型实现同步训练，培养多维解题思维。   

Week4-6进阶实战应用：包含概率图模型、前向神经网络、XGBoost等前沿技术，配合DFS/BFS、背包问题等算法特训。独特的达观杯NLP比赛全流程教学，完整覆盖从数据分析到模型融合的实战场景，显著提升工程实践能力。   

 3. 课程知识体系亮点   
• 机器学习全栈技术：PCA降维、HMM预测、CRF等概率图模型详解   

• 算法面试高频考点：KMP字符串匹配、二叉树遍历、动态规划等LeetCode经典题型   

• 工业级项目实战：TensorFlow2.0实现词向量、Word2vec应用等真实案例教学   

• 深度优化技巧：XGBoost结构分计算、缺失值处理等企业级解决方案   

 4. 适合人群分析   
本课程特别适合：   

- 准备算法工程师/机器学习工程师岗位面试的应届毕业生   

- 需要系统提升代码实现能力的数据科学从业者   

- 希望突破技术瓶颈的初级开发人员   

- 参加ACM/数据挖掘竞赛的在校学生   

 5. 学习效果保障体系   
课程提供完整源码课件和分阶段练习题，通过：   

1) 理论推导+代码注释双重视角解析复杂算法   

2) 每周专项训练巩固核心知识点   

3) NLP比赛全流程复盘掌握工程实践方法论   

4) 常见面试题精讲覆盖90%以上大厂考点   

系统化的课程设计让学员既能深入理解机器学习数学原理，又能熟练运用算法解决实际问题，实现从理论基础到面试实战的无缝衔接。

资源目录列表：

├─百面机器学习+LeetCode刷题-算法面试班-第四期 - 带源码课件
│  ├─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(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