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小象学院的LeetCode刷题班，是提升面试算法与数据结构能力的优质教程。课程涵盖链表、栈、队列、堆、贪心算法、递归、回溯、分治、二叉树、图等众多重要知识点。通过系统的学习，能帮助学员深入理解算法与数据结构的原理和应用。课程配有详细代码和课件，方便学员实践操作和复习总结。无论是准备面试，还是想提升编程能力的学习者，都能从这门教程中获得很大的帮助。它能让学员在面对算法相关问题时，更加游刃有余，提升解决实际问题的能力。...
本课程专为算法面试量身打造，全面涵盖机器学习核心概念与LeetCode高频题目解析。课程详细讲解特征工程、模型评估、支持向量机、数据结构和算法等关键知识点，助力学员深入理解面试必备技能。
课程不仅有理论知识，还附带源码课件，通过实战演练提升学员编程能力。无论是监督学习中的经典算法，还是机器学习中的概率图模型，都有深入讲解。同时，课程结合达观杯nlp比赛，让学员在实践中积累经验，提升解决实际问题的能力。对于想要在算法面试中脱颖而出的学员来说，这是一门不可多得的优质课程。
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百面机器学习+LeetCode刷题-算法面试班-第四期 - 带源码课件2.29GB
01.绪论.mp410.6MB02.Week1【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P1快速排序.mp429.69MB03.Week1【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P2堆排序.mp427.04MB04.Week1【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P3滑动窗口.mp421.32MB05.Week1【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P4双指针.mp427.71MB06.Week1【了解监督学习中的经典算法】P1逻辑回归.mp420.32MB07.Week1【了解监督学习中的经典算法】P2决策树.mp424.09MB08.Week2【学习支持向量机】P1几个重要的概念.mp47.38MB09.Week2【学习支持向量机】P2svm最优化问题.mp416.89MB10.Week2【学习支持向量机】P3硬间隔SVM最优化问题的推导.mp437.02MB11.Week2【学习支持向量机】P4线性可分SVM.mp424.51MB12.Week2【学习支持向量机】P5核函数.mp423.63MB13.Week2【学习支持向量机】P6smo算法.mp441.56MB14.Week2【数据结构和算法】P1KMP算法.mp456.44MB15.Week2【数据结构和算法】P2二分搜索.mp445.27MB16.Week2【数据结构和算法】P3哈希表.mp421.86MB17.Week2【了解机器学习中如何降维处理】PCA和LDA.mp442.01MB18.Week3【了解机器学习中的非监督学习算法】K-means.mp437.53MB19.Week3【数据结构和算法】P1虚拟头结点.mp459.31MB20.Week3【数据结构和算法】P2链表中环的入口结点.mp451.58MB21.Week3【数据结构和算法】P3删除链表中重复的结点.mp422.22MB22.Week3【数据结构和算法】P4栈，队列.mp432.1MB23.Week4【机器学习中的概率图模型】P1hmm的引出和问题的介绍.mp427.08MB23.【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.mp433.68MB24.Week4【机器学习中的概率图模型】P2HMM预测问题之维特比算法.mp439.88MB24.【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.mp438.76MB25.Week4【机器学习中的概率图模型】P3crf的一些基础概念.mp424.84MB25.【达观杯nlp比赛】第一周第二节数据分析及处理.mp478.21MB26.Week4【机器学习中的概率图模型】P4crf具体介绍.mp431.34MB26.【达观杯nlp比赛】第一周第三节——Baseline实现.mp470.24MB27.Week4【数据结构和算法】P1DFS和BFS.mp434.88MB27.【达观杯nlp比赛】第一周第四节验证集构建和交叉验证.mp477.61MB28.Week4【数据结构和算法】P2最短路径.mp432.96MB28.【达观杯nlp比赛】第二周第一节tensorflow2.0入门.mp471.65MB29.Week4【数据结构和算法】P3最小生成树.mp425.95MB29.【达观杯nlp比赛】第二周第二节词向量及word2vec简介.mp473.13MB30.Week4【数据结构和算法】P4二叉树的遍历.mp424.59MB30.【达观杯nlp比赛】第二周第三节深度学习baseline构建.mp4108.23MB31.Week4【数据结构和算法】P4二叉搜索树和平衡二叉树.mp435.88MB31.【达观杯nlp比赛】第二周第四节深度学习baseline交叉验证.mp447.23MB32.Week5【前向神经网络】P1网络图和激活函数.mp49.2MB32.【达观杯nlp比赛】第三周第一节深度学习模型提升.mp4103.95MB33.Week5【前向神经网络】P2前向传播.mp414.05MB33.【达观杯nlp比赛】第三周第二节模型调参和模型融合.mp470.73MB34.Week5【前向神经网络】P3损失函数选用.mp46.53MB35.Week5【前向神经网络】P4反向传播1.mp420.55MB36.Week5【前向神经网络】P5反向传播2.mp457.35MB37.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).mp438.55MB38.Week5【数据结构和算法】回溯法(机器人的运动范围).mp466.27MB39.Week5【数据结构和算法】什么是动态规划(leetcode70题).mp418.3MB40.Week5【数据结构和算法】01背包问题.mp447.05MB41.Week5【数据结构和算法】leetcode416（01背包实例）.mp436.41MB42.Week5【数据结构和算法】最长公共子序列(leetcode1143题).mp427.3MB43.Week5【数据结构和算法】最长上升子序列(leetcode300题).mp424.12MB44.Week5【了解序列数据中常用的循环神经网络】P1RNN.mp422.47MB45.Week5【了解序列数据中常用的循环神经网络】P2GRU和LSTM.mp411.63MB46.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P1提升树算法.mp425.66MB47.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P2梯度提升树算法.mp426.23MB48.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P3二分类问题.mp437.45MB49.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.mp411.66MB50.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P1xgboost的一些预备知识.mp420.54MB51.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P2结构分.mp426.77MB52.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P3贪心算法寻找分裂点.mp433.79MB53.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P5缺失值处理算法.mp420.03MB54.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P6其他优化.mp411.12MB共65个文件，合计：2.29GB
