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学习大纲

  • Week1

    【学前准备】开营仪式:如何备战春招或者面试?

    【案例解析】了解机器学习中的特征工程和模型评估

    【视频课】了解监督学习中的经典算法

    【刷题】数组类问题(视频+重点题型+答案,课后作业不作打卡要求,答案下周公布)

    【直播】周六晚直播+答疑课

  • Week2

    【视频课】学习支持向量机

    • 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

    【视频课】了解机器学习中如何降维处理

    • PCA和LDA

    【刷题】字符串问题+查找表问题(视频+重点题型+答案,课后作业不作打卡要求,答案下周公布)

    【直播】周六晚直播+答疑课

  • Week3

    【视频课】了解机器学习中的非监督学习算法

    • 从EM算法到kmeans算法的推导

    【视频课】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

    【刷题】链表问题+栈、队列问题+位运算问题(视频+重点题型+答案,课后作业不作打卡要求,答案下周公布)

    【直播】周六晚直播+答疑课

  • Week4

    【视频课】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

    【视频课】循环神经网络

    • RNN

    • GRU和LSTM

    【刷题】树类问题+图类问题(视频+重点题型+答案,课后作业不作打卡要求,答案下周公布)

    【直播】周六晚直播+答疑课

  • Week5

    【视频课】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

    【视频课】xgboost的原理以及常见面试题

    【刷题】递归回溯问题+动态规划问题(视频+重点题型+答案,课后作业不作打卡要求,答案下周公布)

    【结营】期末总结复盘+优秀学员面试经验分享

  • Week6

    【视频课】了解优化算法的原理

    • 常见优化算法的讲解

    【视频课】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

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