双轨并行的工程训练体系 这套资料的核心在于解决后端开发与算法岗位面试中普遍存在的「断层」问题:纯后端开发往往缺乏对底层数据结构和通用排序思想的深度理解,而算法刷题又容易脱离实际的业务场景。课程将「百面机器学习」的理论框架与 LeetCode 高频题型的工程实现相结合,形成了一条从理论推导到底层代码实现的完整闭环。 从技术栈来看,内容涵盖了快速排序、堆排序等…
这套资料的核心在于解决后端开发与算法岗位面试中普遍存在的「断层」问题:纯后端开发往往缺乏对底层数据结构和通用排序思想的深度理解,而算法刷题又容易脱离实际的业务场景。课程将「百面机器学习」的理论框架与 LeetCode 高频题型的工程实现相结合,形成了一条从理论推导到底层代码实现的完整闭环。
从技术栈来看,内容涵盖了快速排序、堆排序等基础算法,以及滑动窗口、双指针等进阶数据结构技巧,同时穿插了逻辑回归、决策树等监督学习的核心原理。这种设计并非简单的知识堆砌,而是强调在理解模型原理的同时,能够手写出对应的代码逻辑,这对于提升代码落地能力和应对技术面中的手写代码环节至关重要。
本课程适合具备 Python 或 Java 基础语法知识,但对算法复杂度分析和机器学习模型内部推导较为陌生的开发者。如果你是后端开发,需要补充算法底子以应对大厂面试,或者正在准备数据科学与人工智能方向的技术岗,这份资料提供了极佳的对照实践素材。
建议学习时先跳过绪论,直接从 Week1 的排序算法(快速排序、堆排序)切入,这部分是理解后续所有复杂算法的基础。随后进入滑动窗口与双指针模块,这类题型在实际工程优化中具有极高的复用价值。在理论学习方面,优先攻克逻辑回归和决策树章节,结合对应的代码实现,理解特征工程在模型评估中的具体作用,而非仅仅停留在公式层面。
学完本套资料后,开发者应能独立完成中等难度的 LeetCode 算法题推导,并能从工程角度解释常见机器学习模型的优缺点及适用场景。资料的使用方式应注重「源码对照」而非被动观看视频。建议搭建本地开发环境,对照课程中的代码示例,手动复现排序算法和决策树构建过程,并在关键节点加入断点调试或日志输出,以验证对指针移动、树节点划分等核心逻辑的理解。
此外,可以将课程中涉及的算法逻辑抽象为可复用的工具类模块,例如封装通用的滑动窗口模板或排序接口,以便在未来的后端项目中直接调用。通过这种「理论理解—代码复现—模块封装」的三步走策略,能够最大化利用这份资料,将面试考点转化为实际工程能力。
78805a221a988e7-39.png (126.53 KB, 下载次数: 0) 2025-2-23 12:34 上传 | └──资料.rar 1.67kb ├──01.绪论.mp4 10.60M ├──02.Week1 【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P1快速排序.mp4 29.69M ├──03.Week1 【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P2堆排序.mp4 27.04M ├──04.Week1 【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P3滑动窗口.mp4 21.32M ├──05.Week1 【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P4双指针.mp4 27.71M ├──06.Week1 【了解监督学习中的经典算法】P1逻辑回归.mp4 20.32M ├──07.Week1 【了解监督学习中的经典算法】P2决策树.mp4 24.09M ├──08.Week2【学习支持向
78805a221a988e7-39.png (126.53 KB, 下载次数: 0) 2025-2-23 12:34 上传 | └──资料.rar 1.67kb ├──01.绪论.mp4 10.60M ├──02.Week1 【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P1快速排序.mp4 29.69M ├──03.Week1 【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P2堆排序.mp4 27.04M ├──04.Week1 【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P3滑动窗口.mp4 21.32M ├──05.Week1 【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P4双指针.mp4 27.71M ├──06.Week1 【了解监督学习中的经典算法】P1逻辑回归.mp4 20.32M ├──07.Week1 【了解监督学习中的经典算法】P2决策树.mp4 24.09M ├──08.Week2【学习支持向量机】P1几个重要的概念.mp4 7.38M ├──09.Week2【学习支持向量机】P2svm最优化问题.mp4 16.89M ├──10.Week2【学习支持向量机】P3硬间隔SVM最优化问题的推导.mp4 37.02M ├──11.Week2【学习支持向量机】P4线性可分SVM.mp4 24.51M ├──12.Week2【学习支持向量机】P5核函数.mp4 23.63M ├──13.Week2【学习支持向量机】P6smo算法.mp4 41.56M ├──14.Week2【数据结构和算法】P1KMP算法.mp4 56.44M ├──15.Week2【数据结构和算法】P2二分搜索.mp4 45.27M ├──16.Week2【数据结构和算法】P3哈希表.mp4 21.86M ├──17.Week2【了解机器学习中如何降维处理】PCA和LDA.mp4 42.01M ├──18.Week3【了解机器学习中的非监督学习算法】K-means.mp4 37.53M ├──19.Week3【数据结构和算法】P1虚拟头结点.mp4 59.31M ├──20.Week3【数据结构和算法】P2链表中环的入口结点.mp4 51.58M ├──21.Week3【数据结构和算法】P3删除链表中重复的结点.mp4 22.22M ├──22.Week3【数据结构和算法】P4栈,队列.mp4 32.10M ├──23.Week4 【机器学习中的概率图模型】P1hmm的引出和问题的介绍.mp4 27.08M ├──23.【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.mp4 33.68M ├──24.Week4 【机器学习中的概率图模型】P2HMM预测问题之维特比算法.mp4 39.88M ├──24.【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.mp4 38.76M ├──25.Week4 【机器学习中的概率图模型】P3crf的一些基础概念.mp4 24.84M ├──25.【达观杯nlp比赛】第一周第二节数据分析及处理.mp4 78.21M ├──26.Week4 【机器学习中的概率图模型】P4crf具体介绍.mp4 31.34M ├──26.【达观杯nlp比赛】第一周第三节——Baseline实现.mp4 70.24M ├──27.Week4【数据结构和算法】P1DFS和BFS.mp4 34.88M ├──27.【达观杯nlp比赛】第一周第四节 验证集构建和交叉验证.mp4 77.61M ├──28.Week4【数据结构和算法】P2最短路径.mp4 32.96M ├──28.【达观杯nlp比赛】第二周第一节 tensorflow2.0入门.mp4 71.65M ├──29.Week4【数据结构和算法】P3最小生成树.mp4 25.95M ├──29.【达观杯nlp比赛】第二周第二节词向量及word2vec简介.mp4 73.13M ├──30.Week4【数据结构和算法】P4二叉树的遍历.mp4 24.59M ├──30.【达观杯nlp比赛】第二周第三节深度学习baseline构建.mp4 108.23M ├──31.Week4【数据结构和算法】P4二叉搜索树和平衡二叉树.mp4 35.88M ├──31.【达观杯nlp比赛】第二周第四节深度学习baseline交叉验证.mp4 47.23M ├──32.Week5【前向神经网络】P1网络图和激活函数.mp4 9.20M ├──32.【达观杯nlp比赛】第三周第一节深度学习模型提升.mp4 103.95M ├──33.Week5【前向神经网络】P2前向传播.mp4 14.05M ├──33.【达观杯nlp比赛】第三周第二节模型调参和模型融合.mp4 70.73M ├──34.Week5【前向神经网络】P3损失函数选用.mp4 6.53M ├──35.Week5【前向神经网络】P4反向传播1.mp4 20.55M ├──36.Week5【前向神经网络】P5反向传播2.mp4 57.35M ├──37.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).mp4 38.55M ├──38.Week5【数据结构和算法】回溯法(机器人的运动范围).mp4 66.27M ├──39.Week5【数据结构和算法】什么是动态规划(leetcode 70题).mp4 18.30M ├──40.Week5【数据结构和算法】01背包问题.mp4 47.05M ├──41.Week5【数据结构和算法】leetcode416(01背包实例).mp4 36.41M ├──42.Week5【数据结构和算法】最长公共子序列(leetcode 1143题).mp4 27.30M ├──43.Week5【数据结构和算法】最长上升子序列(leetcode 300题).mp4 24.12M ├──44.Week5【了解序列数据中常用的循环神经网络】P1RNN.mp4 22.47M ├──45.Week5【了解序列数据中常用的循环神经网络】P2GRU和LSTM.mp4 11.63M ├──46.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P1提升树算法.mp4 25.66M ├──47.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P2梯度提升树算法.mp4 26.23M ├──48.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P3二分类问题.mp4 37.45M ├──49.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.mp4 11.66M ├──50.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P1xgboost的一些预备知识.mp4 20.54M ├──51.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P2结构分.mp4 26.77M ├──52.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P3贪心算法寻找分裂点.mp4 33.79M ├──53.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P5缺失值处理算法.mp4 20.03M └──54.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P6其他优化.mp4 11.12M