算法|冲刺秋招！最全面的机器学习知识复习及巩固攻略编程语言|svm|微软|人工智能

又是一年秋招时，自从黑天鹅事件以来，使得今年毕业生的面试更加困难。想要获得心仪的offer，更应该做好万全的准备。
说起面试，必不可少的环节就是刷Leetcode题，它不仅是各类大厂面试的出题宝库，也是帮助你夯实算法理论功底最好的方式。
但对于初学者来说，很容易沉迷在刷题的数量中，觉得如果能刷完这1000道题，自己一定能够有所飞跃。但实际上，低效率的重复对你来说，根本就无法掌握到解题的精髓，一旦题目有所变动，就无法举一反三。
“那究竟应该怎么刷题才高效呢？”
只有在刷题时，不断补充理论知识点，将理论+算法题相结合，才是最高效的刷题方式，不仅能够反复锻炼所学知识，还能立马将理论运用于实战，在打实理论功底的基础上加深理解。

而《百面机器学习》+《剑指offer》这两本书+Leetcode算法题，就是最好的辅助方式。这几乎囊括所有算法工程师的知识考点和应用，大部分源于算法研究岗位的真实场景。

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但你可能会面临这样的焦虑：
1、书本内容太多，不知从何看起？
2、一知半解的问题太多，没有人问，自己干着急
3、leetcode题型1000多道，抓不住重点和方法？
4、应该重点关注什么章节，自己心里也没底？
如何掌握刷leetcode题的正确解法？提高自己的理论和实战能力？
（文末可获得根据真实面试经验总结的《深度学习经典面试500问》）

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面试刷题班

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就是这么为你量身定制
基于面试的四大技能：

知识：主要是指你对算法相关知识和理论的储备；
工具：将你的机器学习、深度学习知识应用于实际业务的工具；
逻辑：举一反三的能力，你解决问题的条理性，你发散思维的能力；
业务：深入理解所在行业的商业模式，从业务中发现motivation并进而改进模型算法的能力。

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融合2本经典书籍+Leetcode题库，带你掌握算法理论知识和刷题能力。
1
导学课
针对面试官考察的知识细节，我们依据书本，对每一章的知识点进行讲解，针对算法的各种概念，都会用文档形式，从最基本的概念进行说明，使你以最高效的方式进行学习！

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2
算法强化学习
针对于机器学习的各种算法概念，老师会用文档的形式进行详细的说明，再通过实例来讲解算法的应用和推导过程，强化学习效果。

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3
精挑LeeCode题库

针对笔试，从1000多道Leecode题库中，精心挑选经典题型，对每个典型代码一边演练一边进行讲解，同时对算法题中涉及到的知识点进行补充说明，不仅搞懂这么题怎么解，还让你明白这个题目考察的背景涵义。

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4
理论结合实践
高频面试章节补充：对面试常考的重难点知识进行强化训练，同时补充经典面试题、添加面试高频章节。

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短时间强力突击：通过作业+打卡的模式，让你在短时间内快速习得实战能力，应对面试和笔试题

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教学大纲
Week1
【学前准备】开营仪式：如何备战秋招或者面试？
【案例解析】了解机器学习中的特征工程和模型评估
【视频讲解】了解监督学习中的经典算法
【leetcode讲解】数组类问题
【直播】周六晚直播+答疑课
Week2
【视频讲解】支持向量机章节
? 概念解析
? SVM最优化问题
? 硬间隔SVM最优化问题的推导
? 线性可分SVM
? 核函数
? SMO算法
【视频讲解】了解机器学习中如何降维处理
? PCA和LDA
【leetcode讲解】字符串问题+查找表问题
【直播】周六晚直播+答疑课
Week3
【视频讲解】非监督学习算法
? 从EM算法到kmeans算法的推导
【视频讲解】机器学习中的概率图模型
? hmm的引出和问题的介绍
? HMM预测问题之维特比算法
?crf的一些基础概念
?crf具体介绍
【leetcode讲解】链表问题+栈、队列问题+位运算问题
【直播】周六晚直播+答疑课
Week4
【视频讲解】前向神经网络
?网络图和激活函数
? 前向传播
? 损失函数选用
? 反向传播
【视频讲解】循环神经网络
? RNN
? GRU和LSTM
【leetcode讲解】树类问题+图类问题
【直播】周六晚直播+答疑课
Week5
【视频讲解】集成学习的原理和常见的集成学习

GBDT的原理及常见面试题
【视频讲解】xgboost的原理以及常见面试题
【leetcode讲解】递归回溯问题+动态规划问题
Week6
【视频讲解】了解优化算法的原理
? 常见优化算法的讲解
【视频讲解】了解常见的采样方法、作用、具体实现，以及应用
常见采样的讲解以及MCMC的推导
【结营】期末总结复盘+优秀学员面试经验分享
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