本资料专为机器学习面试设计，涵盖从基础算法到高级技巧的全面内容。包括特征工程、模型评估、监督学习算法、支持向量机、数据结构和算法、降维处理、非监督学习算法、概率图模型、前向神经网络、循环神经网络、集成学习及XGBoost等关键知识点。通过详细的视频讲解和实战案例，帮助您深入理解机器学习核心概念，掌握面试中常见问题的解决方法，提升面试成功率，顺利踏入机器学习领域。
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机器学习算法面试全攻略：从基础到高级技巧2.23 GB(mp4视频65节；)
54.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P6其他优化.mp411.12MB53.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P5缺失值处理算法.mp420.03MB52.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P3贪心算法寻找分裂点.mp433.79MB51.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P2结构分.mp426.77MB50.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P1xgboost的一些预备知识.mp420.54MB49.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.mp411.66MB48.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P3二分类问题.mp437.45MB47.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P2梯度提升树算法.mp426.23MB46.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P1提升树算法.mp425.66MB45.Week5【了解序列数据中常用的循环神经网络】P2GRU和LSTM.mp411.63MB44.Week5【了解序列数据中常用的循环神经网络】P1RNN.mp422.47MB43.Week5【数据结构和算法】最长上升子序列(leetcode 300题).mp424.12MB42.Week5【数据结构和算法】最长公共子序列(leetcode 1143题).mp427.3MB41.Week5【数据结构和算法】leetcode416（01背包实例）.mp436.41MB40.Week5【数据结构和算法】01背包问题.mp447.05MB39.Week5【数据结构和算法】什么是动态规划(leetcode 70题).mp418.3MB38.Week5【数据结构和算法】回溯法(机器人的运动范围).mp466.27MB37.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).mp438.55MB36.Week5【前向神经网络】P5反向传播2.mp457.35MB35.Week5【前向神经网络】P4反向传播1.mp420.55MB34.Week5【前向神经网络】P3损失函数选用.mp46.53MB33.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.mp470.73MB32.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.mp4103.95MB31.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.mp447.23MB30.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.mp4108.23MB29.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.mp473.13MB28.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.mp471.65MB27.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.mp477.61MB26.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.mp470.24MB25.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.mp478.21MB24.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.mp438.76MB23.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.mp433.68MB22.Week3【数据结构和算法】P4栈，队列.mp432.1MB21.Week3【数据结构和算法】P3删除链表中重复的结点.mp422.22MB20.Week3【数据结构和算法】P2链表中环的入口结点.mp451.58MB19.Week3【数据结构和算法】P1虚拟头结点.mp459.31MB18.Week3【了解机器学习中的非监督学习算法】K-means.mp437.53MB17.Week2【了解机器学习中如何降维处理】PCA和LDA.mp442.01MB16.Week2【数据结构和算法】P3哈希表.mp418.42MB15.Week2【数据结构和算法】P2二分搜索.mp438MB14.Week2【数据结构和算法】P1KMP算法.mp448.01MB13.Week2【学习支持向量机】P6smo算法.mp435.84MB12.Week2【学习支持向量机】P5核函数.mp420.59MB11.Week2【学习支持向量机】P4线性可分SVM.mp421.37MB10.Week2【学习支持向量机】P3硬间隔SVM最优化问题的推导.mp432.41MB09.Week2【学习支持向量机】P2svm最优化问题.mp415.17MB08.Week2【学习支持向量机】P1几个重要的概念.mp46.61MB07.Week1 【了解监督学习中的经典算法】P2决策树.mp419.6MB06.Week1 【了解监督学习中的经典算法】P1逻辑回归.mp417.02MB05.Week1 【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P4双指针.mp424.18MB04.Week1 【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P3滑动窗口.mp418.34MB03.Week1 【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P2堆排序.mp422.52MB02.Week1 【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P1快速排序.mp425.36MB01.绪论.mp48.61MB
