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课程大纲
第一周
【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
【直播】周六晚直播+答疑课
第二周
【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i】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
【直播】周六晚直播+答疑课
第三周
【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
【直播】周六晚直播+答疑课
第四周
【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
【直播】周六晚直播+答疑课
第五周
【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
第六周
【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
【结营】期末总结复盘+优秀学员面试经验分享
