解锁机器学习算法面试挑战

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• 🎬 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
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