机器学习算法面试全攻略

 1. 课程核心价值解析   
本课程以算法工程师面试考点为纲，覆盖特征工程、监督学习、SVM、概率图模型等12大知识模块。区别于碎片化教程，课程采用"基础原理推导+工业级项目实战"双轨模式，特别加入达观杯NLP比赛全流程解析，帮助学习者构建完整的机器学习知识体系。   

 2. 三大特色教学模块   
算法推导部分包含硬间隔SVM优化、CRF条件随机场等复杂概念的逐步拆解；数据结构板块重点突破KMP算法、动态规划等高频考点；实战环节通过Kaggle级竞赛案例，详解从特征工程到模型融合的全流程。课程特别设计Week1-Week6渐进式学习路径，符合人类认知规律。   

 3. 高频面试考点精讲   
针对企业面试常考的50+核心算法，课程提供独特解题框架：   

- 决策树与逻辑回归的特征选择策略   

- XGBoost的结构分计算与缺失值处理   

- RNN/LSTM在序列建模中的参数优化技巧   

- 动态规划在背包问题中的实战应用   

 4. 独有的学习资源组合   
课程创新性地将传统算法（如快速排序）与机器学习算法（如PCA降维）结合讲解，配套23个实战编码演示视频。Week4的HMM维特比算法推导和Week6的GBDT多分类处理等内容，均来自头部互联网企业真实面试题库。   

 5. 适合哪些学习者   
本课程适合已经掌握Python基础的开发者，尤其推荐以下人群：   

- 准备算法岗面试的应届毕业生   

- 需要系统梳理机器学习知识体系的从业者   

- 希望提升工业级项目实战能力的竞赛选手   

课程对数学基础要求适中，重点章节配有线性代数和概率论的补充讲解。   

通过6周的系统学习，不仅能掌握机器学习核心算法推导能力，更能获得解决复杂业务问题的思维框架。课程将NLP竞赛、动态规划等看似离散的知识点串联成完整的能力图谱，帮助学习者在面试和实际工作中展现专业优势。

资源目录列表：

├─解锁机器学习算法面试挑战
│  ├─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
│  ├─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(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【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