【S度之眼】百面机器学习+LeetCode刷题-算法面试班-第四期

《【深度之眼】百面机器学习+LeetCode刷题-算法面试班-第四期》是一套由知名机构“深度之眼（DeepEyes AI）”推出的算法和机器学习面试强化课程，主打“百面精讲+LeetCode刷题”双向提升，适用于希望冲击大厂算法/AI岗位、准备技术面试的学员。第四期课程内容相比前几期进行了全面升级，覆盖更深层的AI基础、工程实践与面试实战技巧。

🧠 课程定位

• 面向对象：计算机、AI相关专业本科及研究生，准备算法岗/AI岗面试的应聘者
• 目标方向：大厂算法岗（字节、腾讯、阿里、美团、百度、快手等）
• 课程特色：系统讲解算法+项目实战+刷题训练+模拟面试

📚 课程模块详解

模块一：算法基础与LeetCode专项刷题（约40+小时）

• 数据结构专题：链表、栈队列、堆、哈希表、树、图
• 算法专题：动态规划、分治、回溯、贪心、搜索、滑动窗口、位运算
• LeetCode刷题：
  • 分级讲解（简单 / 中等 / 困难）
  • 高频题归类训练（如：Top100、数组/字符串、图论、DP等）
  • 真题模拟与优化解法剖析

模块二：机器学习面试知识精讲（约35+小时）

• 数学基础复盘：概率论、线性代数、微积分、信息论
• 核心算法讲解：
  • 线性回归、逻辑回归、SVM、决策树、集成学习
  • KNN、KMeans、PCA、LDA
• 深度学习模块：
  • CNN、RNN、Transformer结构原理
  • PyTorch/TensorFlow代码实战与调参技巧
• 面试高频问题讲解：
  • 模型原理、过拟合处理、特征工程、损失函数解释等

模块三：AI系统设计与工程落地（约25小时）

• 模型部署（Flask/TorchServe）
• 模型压缩与推理加速（量化、剪枝、ONNX等）
• 数据预处理与Pipeline搭建
• 项目经验包装与讲述技巧

模块四：真题拆解与模拟面试训练（20+小时）

• 拆解大厂近年真实面试题（算法 + AI类）
• 模拟1v1技术面试（算法 & ML）+ 讲评
• 提供面试答题模板与项目讲述范式

🧰 附加资源

• 全部课程视频 + 讲义PDF + 源代码 + 刷题笔记
• 面试复习路线图（PDF）
• 推荐实习项目模板（AI方向项目介绍文档）
• 技术交流群 + 面试打卡机制

🚀 适合人群

🎯 课程优势

• 深度讲解 + 真题实战：不只是讲概念，更注重“为什么”和“怎么写”
• 理论 + 实践结合：兼顾算法理论、代码实现与项目经验
• 覆盖广，更新快：对标主流大厂面试题库与岗位需求
• 技术支持与群答疑：讲师坐镇答疑，助力全程冲刺

课程截图：

【深度之眼】百面机器学习+LeetCode刷题-算法面试班-第四期
├──资料
| └──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