[编程语言]面试刷题+算法强化训练营第三期

面试刷题+算法强化训练营第三期 资源介绍

以《百面机器学习》为教材，结合leetcode筛选刷题，包含传统机器学习内容，还有当下非常火热的强化学习、对抗网络，备战校招和社招。

知识：储备machine learning 相关知识和理论

工具：将 machine Iearning 知识应用于实际业务的工具

逻辑：受益一生的罗辑思维能力，提高解决问题的能力深入理解所在行业的商业模式。

资源目录:

【SVM】核函数.ts
【SVM】几个重要的概念.ts
【SVM】线性可分SVM.ts
【SVM】smo算法.ts
【SVM】SVM最优化问题.ts
1.ts
02-前向传播】..ts
2.均匀采样、逆变换采样、拒绝采样.ts
2.梯度下降简单的数学原理.ts
03-损失函数选用..ts
3. 随机梯度下降和小批量随机梯度下降.ts
3.MCMC采样.ts
04-反向传播1.ts
05-反向传播2.ts
5.常见的一些改进的优化算法.ts
17.ts
64.ts
69.ts
70.ts
75.ts
110.ts
144.ts
160.ts
167.ts
169.ts
208.ts
215.ts
230.ts
232.ts
241.ts
242.ts
260.ts
279.ts
303.ts
309.ts
343.ts
347.ts
378.ts
409.ts
416.ts
455.ts
462.ts
504.ts
513.ts
583.ts
695.ts
采样.ts
动量法.ts
吉布斯采样.ts
决策树.ts
开营仪式——班主任部分.ts
开营仪式——老师部分买课程.ts
逻辑回归.ts
深度学习中的优化问题.ts
绪论.ts
硬间隔SVM最优化问题的推导.ts
crf的一些基础概念.ts
crf具体介绍.ts
GRU＆LSTM.ts
GRU和LSTM.ts
HMM.ts
hmm的引出和问题的介绍.ts
HMM预测问题之维特比算法.ts
k-means.ts
PCA和LDA.ts
RNN.ts     

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