深度视角：100个机器学习面试题+LeetCode实战-算法面试课-第四期-附源码资料

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📁         📁 04课件PDF版本合集
📁             📁 01第一周
                滑动窗口.pdf  [2.2 MB]
                堆排序.pdf  [2.9 MB]
                快速排序.pdf  [2.9 MB]
                逻辑回归.pdf  [793.7 KB]
                决策树.pdf  [2.5 MB]
📁             📁 03第三周
📁                 📁 hmm
📁                     📁 视频文稿
                        2.HMM三个基本问题.pdf  [533.8 KB]
                        3.HMM三个基本问题的计算.pdf  [547.5 KB]
                        4.HMM中的维特比算法.pdf  [426.8 KB]
                        1.HMM-定义和假设.pdf  [483.7 KB]
📁                 📁 crf
📁                     📁 文稿部分
                        CRF视频文稿.pdf  [792.6 KB]
                        klinger-crf-intro.pdf  [916.4 KB]
📁                 📁 kmeans
                    k-means.pdf  [1.3 MB]
📁             📁 04第四周
📁                 📁 树类
                    二叉树的三种遍历方式.pdf  [2.8 MB]
                    二叉搜索树和平衡二叉树.pdf  [3.0 MB]
📁                 📁 图类
                    BFS和DFS.pdf  [2.9 MB]
                    最小生成树.pdf  [2.0 MB]
                    最短路径.pdf  [2.9 MB]
📁             📁 补充
                哈希表.pptx  [16.5 MB]
                栈 队列.pptx  [16.4 MB]
                链表中环的入口结点.pptx  [16.5 MB]
                kmp.pptx  [17.0 MB]
                513 找树左下角的值.pptx  [16.4 MB]
                旋转数组的最小数字.pptx  [16.4 MB]
                第一个不重复的字符.pptx  [16.4 MB]
                表示数值的字符串.pptx  [16.4 MB]
                链表.pptx  [16.6 MB]
                删除链表中重复的结点.pptx  [16.4 MB]
                正则表达式匹配.pptx  [16.3 MB]
                二分搜索.pptx  [16.7 MB]
                替换空格.pptx  [16.5 MB]
                69. x 的平方根.pptx  [16.4 MB]
📁             📁 02第二周
📁                 📁 svm
                    补充文档cs229_smo.pdf  [77.8 KB]
                    SVM视频文稿.pdf  [1023.7 KB]
                    SMO算法视频文稿.pdf  [556.6 KB]
📁             📁 05第五周
📁                 📁 动态规划
                    3. leetcode416（01背包实例）.pdf  [954.1 KB]
                    2. 01背包问题.pdf  [809.4 KB]
                    5. 最长公共子序列(leetcode 1143题).pdf  [775.0 KB]
                    1. 什么是动态规划(leetcode 70题).pdf  [2.8 MB]
                    4. 最长上升子序列(leetcode 300题).pdf  [736.2 KB]
📁                 📁 递归
                    1. 什么是递归(斐波那契额数列、跳台阶、变态跳台阶).pdf  [2.9 MB]
                    2. 回溯法(机器人的运动范围).pdf  [3.0 MB]
📁                 📁 集成学习
                    gbm-Freidman-1999.pdf  [567.9 KB]
                    GBDT.pdf  [3.3 MB]
                    xgboost.pdf  [4.2 MB]
                    BoostedTree.pdf  [1.4 MB]
                    xgboost paper.pdf  [778.8 KB]
📁             📁 06第六周
                采样.pdf  [2.1 MB]
                深度学习中的优化问题.pdf  [451.6 KB]
                优化算法之AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam.pdf  [747.6 KB]
                梯度下降和随机梯度下降.pdf  [1.3 MB]
📁         📁 逻辑回归与决策树
📁             📁 逻辑回归week1周四周五
📁                 📁 源码
                    iris_lr_demo.py  [778.0 B]
                    LogisticRegression.py  [3.0 KB]
                LogisticRegression实战.pdf  [817.0 KB]
📁             📁 决策树week1周四周五
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                    04-Gini-Index.ipynb  [17.1 KB]
                    01-What-is-Decision-Tree.ipynb  [22.2 KB]
                    02-Entropy.ipynb  [16.1 KB]
                    05-CART-and-Decision-Tree-Hyperparameters.ipynb  [68.7 KB]
                    03-Entropy-Split-Simulation.ipynb  [17.4 KB]
                决策树实战.pdf  [423.1 KB]
📁         📁 03代码合集
📁             📁 比赛
                逻辑回归解决方案.pdf  [374.6 KB]
                logistics.py  [915.0 B]
📁             📁 hmm
📁                 📁 代码部分
📁                     📁 data
                        199801人民日报.data  [10.6 MB]
📁                     📁 model
                        hmm.model  [301.2 KB]
                    hmm_segment.py  [3.7 KB]
📁             📁 优化算法
📁                 📁 代码
                    实战代码.zip  [112.2 KB]
📁             📁 前向神经网络
                code.zip  [189.4 KB]
📁             📁 SVM
📁                 📁 代码
                    03-SVM-Regressor.ipynb  [3.3 KB]
                    01-SVM-in-scikit-learn.ipynb  [70.0 KB]
                    02-RBF-Kernel-in-scikit-learn.ipynb  [80.2 KB]
📁             📁 采样
📁                 📁 代码
                    01-蒙特卡洛方法求解定积分以及重要性采样.ipynb  [226.8 KB]
                    1.png  [25.1 KB]
                    02-逆变换采样和接受拒绝采样的实现.ipynb  [66.6 KB]
                    04-Metropolis-Hastings实现Beta分布的采样.ipynb  [26.7 KB]
                    03-马尔科夫链的平稳分布.ipynb  [5.5 KB]
📁             📁 RNN实战
                RNN实战.pdf  [1.1 MB]
                RNN.ipynb  [27.3 KB]
📁             📁 kmeans实战
                kmeans算法实战.pdf  [621.4 KB]
                1.png  [65.3 KB]
                data.txt  [610.0 B]
                kmeans.ipynb  [331.2 KB]
        课件说明.png  [493.5 KB]
    课件必看.png  [493.5 KB]
42.Week5【数据结构和算法】最长公共子序列(leetcode1143题).mp4  [27.3 MB]
35.Week5【前向神经网络】P4反向传播1.mp4  [20.6 MB]
45.Week5【了解序列数据中常用的循环神经网络】P2GRU和LSTM.mp4  [11.6 MB]
30.【达观杯nlp比赛】第二周第三节深度学习baseline构建.mp4  [108.2 MB]
22.Week3【数据结构和算法】P4栈，队列.mp4  [32.1 MB]
26.【达观杯nlp比赛】第一周第三节——Baseline实现.mp4  [70.2 MB]
06.Week1【了解监督学习中的经典算法】P1逻辑回归.mp4  [20.3 MB]
10.Week2【学习支持向量机】P3硬间隔SVM最优化问题的推导.mp4  [37.0 MB]
13.Week2【学习支持向量机】P6smo算法.mp4  [41.6 MB]
32.【达观杯nlp比赛】第三周第一节深度学习模型提升.mp4  [103.9 MB]
43.Week5【数据结构和算法】最长上升子序列(leetcode300题).mp4  [24.1 MB]
30.Week4【数据结构和算法】P4二叉树的遍历.mp4  [24.6 MB]
11.Week2【学习支持向量机】P4线性可分SVM.mp4  [24.5 MB]
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  [11.7 MB]
33.【达观杯nlp比赛】第三周第二节模型调参和模型融合.mp4  [70.7 MB]
18.Week3【了解机器学习中的非监督学习算法】K-means.mp4  [37.5 MB]
41.Week5【数据结构和算法】leetcode416（01背包实例）.mp4  [36.4 MB]
34.Week5【前向神经网络】P3损失函数选用.mp4  [6.5 MB]
20.Week3【数据结构和算法】P2链表中环的入口结点.mp4  [51.6 MB]
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  [26.2 MB]
23.Week4【机器学习中的概率图模型】P1hmm的引出和问题的介绍.mp4  [27.1 MB]
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  [21.3 MB]
40.Week5【数据结构和算法】01背包问题.mp4  [47.1 MB]
17.Week2【了解机器学习中如何降维处理】PCA和LDA.mp4  [42.0 MB]
19.Week3【数据结构和算法】P1虚拟头结点.mp4  [59.3 MB]
27.Week4【数据结构和算法】P1DFS和BFS.mp4  [34.9 MB]
12.Week2【学习支持向量机】P5核函数.mp4  [23.6 MB]
54.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P6其他优化.mp4  [11.1 MB]
31.【达观杯nlp比赛】第二周第四节深度学习baseline交叉验证.mp4  [47.2 MB]
44.Week5【了解序列数据中常用的循环神经网络】P1RNN.mp4  [22.5 MB]
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  [33.7 MB]
29.【达观杯nlp比赛】第二周第二节词向量及word2vec简介.mp4  [73.1 MB]
15.Week2【数据结构和算法】P2二分搜索.mp4  [45.3 MB]
16.Week2【数据结构和算法】P3哈希表.mp4  [21.9 MB]
09.Week2【学习支持向量机】P2svm最优化问题.mp4  [16.9 MB]
07.Week1【了解监督学习中的经典算法】P2决策树.mp4  [24.1 MB]
48.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P3二分类问题.mp4  [37.5 MB]
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  [39.9 MB]
14.Week2【数据结构和算法】P1KMP算法.mp4  [56.4 MB]
53.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P5缺失值处理算法.mp4  [20.0 MB]
46.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P1提升树算法.mp4  [25.7 MB]
39.Week5【数据结构和算法】什么是动态规划(leetcode70题).mp4  [18.3 MB]
28.【达观杯nlp比赛】第二周第一节tensorflow2.0入门.mp4  [71.6 MB]
21.Week3【数据结构和算法】P3删除链表中重复的结点.mp4  [22.2 MB]
29.Week4【数据结构和算法】P3最小生成树.mp4  [25.9 MB]
26.Week4【机器学习中的概率图模型】P4crf具体介绍.mp4  [31.3 MB]
27.【达观杯nlp比赛】第一周第四节验证集构建和交叉验证.mp4  [77.6 MB]
31.Week4【数据结构和算法】P4二叉搜索树和平衡二叉树.mp4  [35.9 MB]
08.Week2【学习支持向量机】P1几个重要的概念.mp4  [7.4 MB]
25.【达观杯nlp比赛】第一周第二节数据分析及处理.mp4  [78.2 MB]
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  [38.8 MB]
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  [38.5 MB]
33.Week5【前向神经网络】P2前向传播.mp4  [14.1 MB]
32.Week5【前向神经网络】P1网络图和激活函数.mp4  [9.2 MB]
25.Week4【机器学习中的概率图模型】P3crf的一些基础概念.mp4  [24.8 MB]
50.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P1xgboost的一些预备知识.mp4  [20.5 MB]
38.Week5【数据结构和算法】回溯法(机器人的运动范围).mp4  [66.3 MB]
36.Week5【前向神经网络】P5反向传播2.mp4  [57.3 MB]
05.Week1【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P4双指针.mp4  [27.7 MB]
03.Week1【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P2堆排序.mp4  [27.0 MB]
01.绪论.mp4  [10.6 MB]
51.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P2结构分.mp4  [26.8 MB]
52.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P3贪心算法寻找分裂点.mp4  [33.8 MB]
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  [29.7 MB]
28.Week4【数据结构和算法】P2最短路径.mp4  [33.0 MB]