春招已经开始了！时间紧迫，别人已经得到offer了，你却还在不知所措？
今年形式
应聘人数>招聘岗位
，拿offer堪比春运抢票
你可能会想“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一口气学完
那么到底应该如何快速突击？
《百面机器学习》这本书收录了超过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
由简历出发，以“知识”为切入点，不仅考察“知识”的深度，而且还考察了“
工具”、“业务”、“逻辑”深度的面试路径，这是很多面试官通用的方法
不仅如此，leetcode也是最经典的算法题库，基本是面试官出题的“
葵花宝典
”，所有大大小小公司都会引用leetcode上的原题做为笔试。
但你可能又会经常看不懂算法推导，抓不住leetcode题的重点，
如何高效地在短期内进行突击？
就是针对即将开始的春招和社招所建立的，我们找寻了在面试经验非常丰富的导师团来进行带学
针对于机器学习的各种算法概念，老师会用文档的形式进行详细的说明，再通过实例来讲解算法的应用和推导过程
精心挑选leetcode的题库，针对题库内的代码一边演练一边进行讲解
对面试常考的重难点知识进行强化训练，同时
补充经典面试题、添加面试高频章节，例如集成学习章节
通过作业+打卡的模式，让你在短时间内快速习得实战能力，应对面试和笔试题
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
1.
对每一章的知识点进行讲解，包含大量实际的例子，促进理解。
2.
构建
体系化的知识，
掌握机器学习、深度学习等面试经典题目。
3.刷
重点题型，问题实用，都是一线开发中最实际的问题。
4.加入
部分《剑指offer》经典题型，助力完成面试中的手撕代码。
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、群内面试小伙伴的复盘总结，帮你不断丰富面试经验
3、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
Week1
【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（视频+重点题型+答案，课后作业不作打卡要求，答案下周公布）
【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】
字符串问题+查找表问题（视频+重点题型+答案，课后作业不作打卡要求，答案下周公布）
【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】
链表问题+栈、队列问题+位运算问题（视频+重点题型+答案，课后作业不作打卡要求，答案下周公布）
【直播】
周六晚直播+答疑课
Week4
【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（视频+重点题型+答案，课后作业不作打卡要求，答案下周公布）
【直播】
周六晚直播+答疑课
Week5
【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（视频+重点题型+答案，课后作业不作打卡要求，答案下周公布）
【结营】
期末总结复盘+优秀学员面试经验分享
Week6
【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
报名时间：2020.1.07-2020.1.20
（过时将无法参与！
）
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为了鼓励学员，我们一直坚持对于优秀的学生发放奖金
按要求完成作业任务并且打卡全勤且排名前20的同学，我们将赠送你如下福利！！
（vip学员已享受超值福利不参与返款活动）
