一个月带你狂刷算法Leetcode题，冲刺最后秋招！
号主推荐：现在的算法工程师被很多人调侃为“调参侠”，的确，在实际工作中，算法工程师大部分时间要做的事情是处理数据，模型调参；但是在面试找工作时，尤其是大厂，很多人会被机器学习算法原理以及数据结构等提问虐得体无完肤。
如果想进大厂，或者想巩固自己的基础知识，可以来参加下今天的这个刷题班。
【文末重金招聘讲师】秋招已经开始了！时间紧迫，别人已经得到offer了，你却还在不知所措？
八月份基本都是秋招和社招的高峰期，但好岗位招聘人数和应聘人数简直堪比春运抢票
你可能会想“机会那么多，为什么我总是得不到想要的名额？而别人却可以？”
可你往往忽略了，他们在面试前2-3个月就开始准备
不论是机器学习还是数据分析，面试最常见的考点基本覆盖SQL、Python、统计学、数学、编程、算法。但这些知识点你不可能在短时间内学完所有
不仅如此，面试官在考察我们面试的时候经常会非常注重知识点细节，有时候一个问题都会追问到底
到底应该如何快速突击？
《百面机器学习》这本书出版自2018年，是一本很新的书籍，书中收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答，其中大部分源于算法研究岗位的真实场景，非常实用
本书按照面试的逻辑，从日常工作、生活中各种有趣的现象出发，结合了知识点和工具与业务场景的应用
不仅囊括了机器学习的基本知识 ，而且还包含了成为出众算法工程师的四大技能
知识：主要是指你对machine learning相关知识和理论的储备
工具：将你的machine learning知识应用于实际业务的工具
逻辑：你的举一反三的能力，你解决问题的条理性，你发散思维的能力，你的聪明程度
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
作者王喆表示：这四点是面试官在"限定的时间内"检验你能不能达到"技术合格"的标准
作者在面试一位同学的时候，该学生在介绍自己实习时候用过XGBoost预测股票涨跌的过程中，他就会由浅入深依次考察下列问题：
GBDT的原理（知识）
决策树节点分裂时是如何选择特征的？（知识）
写出Gini Index和Information Gain的公式并举例说明（知识）
分类树和回归树的区别是什么？（知识）
与Random Forest作比较，并以此介绍什么是模型的Bias和Variance（知识）
XGBoost的参数调优有哪些经验（工具）
XGBoost的正则化是如何实现的（工具）
XGBoost的并行化部分是如何实现的（工具）
为什么预测股票涨跌一般都会出现严重的过拟合现象（业务）
如果选用一种其他的模型替代XGBoost或者改进XGBoost你会怎么做，为什么？（业务+逻辑+知识）
这是一条由简历出发，由“知识”为切入点，不仅考察了“知识”的深度，而且还考察了“工具”、“业务”、“逻辑”深度的面试路径，也是很多面试官通用的路径
不仅如此，除了《百面机器学习》，leetcode也是最经典的算法题库，基本是面试官出题的”葵花宝典“，基本所有大大小小公司都会引用leetcode上的原题做为笔试。
但你可能又会觉得《百面机器学习》这本书又很难，而leetcode题量太大，如何抓住重点，高效得在短期内进行突击？
算法面试刷题班
就是针对即将开始的秋招和社招所建立的，我们找寻了在面试经验非常丰富的导师团来进行带学
1
课程视频讲解
对书籍重难点内容提供针对性视频讲解，对leetcode刷题进行重难点视频讲解
2
合理安排任务
1、以《百面机器学习》为教材，结合leetcode筛选刷题
2、利用一线发开中最实际的问题为主，包含热点和常考问题
3、通过通俗易懂的内容，结合大量的实际例子，促进理解
4、涵盖内容广，包含传统机器学习内容，还有当下非常火热的强化学习、对抗网络等
5、每日任务+打卡监督，摆脱你拖延症难题
▲往期训练营任务布置示意
3
3维度答疑
1、AI星球1对1提问，12小时之内保证解决问题
2、每月统一收集问题直播答疑，系统讲解重难点
3、微信群及时互动，群友互答
你还能获得
1、专属价值1198元知识星球学习名额，一年服务时间，解决你的学习疑难
2、完善助教晋升体系，提供平台锻炼学习能力和输出能力
3、群内面试小伙伴的复盘总结，帮你不断丰富面试经验
4、加入我们还会有英伟达、蚂蚁金服、图森未来、阿里、华为、滴滴、京东伙伴提供工作内推
5、深度之眼策划了10场（学习赋能）+20场（技术应用方向）重量级AI直播，不是技术硬干货，但每一场都有独特的价值，翻到文末，查看具体主题和参与方式
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教学大纲
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Week1
【学前准备】开营仪式：如何备战秋招或者面试？（可替换）
【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】Leetcode:双指针 排序（快速选择、堆排序、桶排序、荷兰国旗问题）贪心
【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】Leetcode: 二分、分治链表、哈希表、字符串栈和队列
【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】LeetCode：字符串、数组和矩阵、位运算、数学
【直播】周六晚直播+答疑课
Week4
【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
【刷题】Leetcode:树（递归、层次遍历、前中后序遍历、BST、Trie）图（二分图、拓扑排序、并查集）
【直播】周六晚直播+答疑课
Week5
【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】LeetCode：搜索（BFS、DFSBacktracking）动态规划（斐波那契数列、矩阵路径、数组区间、分割整数、最长递增子序列、最长公共子序列、0-1 背包、股票交易、字符串编辑）
【结营】期末总结复盘+优秀学员面试经验分享
对于优秀作业我们将置顶，助教将进行点评和批改
△可上下滑动，查看往期学员部分打卡详情
看到同学们这么认真的在做学习笔记，也是满满的成就感
睁开眼，阳光和你都在～
△可上下滑动，查看往期学员部分作业完成详情
如果你曾经参加过我们的训练营，你知道每一位学生对我们都是真实的反馈。
学员给我们的好评
我们的模式在往期训练营里中备受好评！而我们，还在不断的更新迭代
睁开眼，阳光和你都在～
△可上下滑动，查看往期学员部分评价详情
高素质学员
各大985、211名校学生都选择加入我们的训练营一起学习，不乏哈佛、麻省、清华、北大、中科院本科研究生，华为、阿里、滴滴的工程师
学员福利
为了鼓励学员，我们一直坚持对于优秀的学生发放奖金
按要求完成全勤打卡，我们将赠送你如下福利！！（训练营采取的积分机制，打卡、点评、点赞都会有得到相应的积分，凭积分就可以换取相应奖品！）
事实证明，往期训练营结束后，每一期坚持打卡的人，都拿回了报名时他所付的金额
我们的学员凡是参与过一期的人，都不断的在参与我们其他的主题，所有人说“太值了”！
加入训练营，仅需98元！
老师会对具体的算法全部进行系统的讲解
与其自己埋头琢磨
不如让老师直接带你入门
时间永远是挤出来的，我们帮你安排
你要做的只是按部就班的学习
理论知识+实战能力
找个小伙伴和你一起学习把！
-长按以下二维码速速报名-
报名时间：2019.8.09-2019.8.28
（过时将无法参与！）
若无法扫码，请点击阅读原文链接
5周一晃而过，不如来学习！
我相信，结束以后，你会感谢现在的自己
添加班主任微信进学员内部群
开启你的升级之旅
备注：报名成功后，请及时添加班主任微信，如有任何问题，也请添加班主任微信咨询。
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Q、课程购买以后什么时候能看？
A、所有的课程必须等到统一开营时间才能查看，请添加客服二维码入群学习。
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A、本服务为虚拟内容产品，一经购买，概不退款，敬请谅解。
Q、可以开具发票吗？
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1、对数据分析、数据挖掘方向有擅长，可带数据科学相关班
2、有多年Python开发经验，对web/爬虫/运维/数据分析/云计算/大数据其中一个领域熟悉，可申请做Python课程导师
3、精读过《深度学习》花书、李航《统计学习方法》、《机器学习》西瓜书、等AI类知名书籍，可以开设以此书籍为教材的带读班
4、系统学过李宏毅的《机器学习》《深度学习》、李飞飞《计算机视觉课》、或是国外名校的知名公开课，可以开设以此课程为教材的带学班
5、 打过Kaggle、天池、AI challenger、科赛网、DC等竞赛，并取得过前5的成绩，可带竞赛班
6、如果你自己曾经读过AI类的经典或者前沿论文，并且对论文做过深入的分析和研究，可作为我们的paper精读班老师
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