课程介绍

讲师介绍

波仔
资深算法工程师，计算机科班出身，校招在腾讯和百度间选择以技术著称的百度，工作多年中一直在大数据、数据挖掘、机器学习、个性化推荐等方形深耕，具备扎实的算法基础和丰富的项目经验。曾作为面试官面试过数百人，积累了一整套面试考察体系和项目评标准经验。项目经验少怎么办，波仔引导你做做看！

课程提纲

第1章

算法岗位知识图谱

算法工程师岗位知识技能图谱
第2章

算法笔面试高频考点&解题技巧

知识图谱相关(关系抽取、实体抽取)
大数据相关算法常见面试题
神经网络基础算法常见面试题
图像识别相关算法常见面试题
计算机原理基础
数据结构基础
统计机器学习相关
NLP相关面试题
网络与通讯

物理相关(多普勒、卡尔曼滤波)

推荐相关

算法应用
工程基础
第3章

Python基础和机器学习工具类库

Python语言基础

Python语言实战

Jupyter Notebook

pandas快速入门

Numpy
第4章

机器学习理论（上）

机器学习简介

模型、损失函数与参数学习

线性代数回顾

编程-线性回归

多变量线性回归

编程-多元线性回归

分类与表示

逻辑回归

多分类

解决过拟合

分类编程课
第5章

机器学习理论（中）

神经网络简介

实现神经网络

神经网络编程

应用机器学习建议

机器学习系统设计

机器学习诊断-编程课

支持向量机

SVM编程课
第6章

机器学习理论（下）

无监督学习

降维

k-means_pca编程课

异常检测

异常检测扩展

异常检测编程课

推荐系统

协同过滤_编程课

大规模机器学习
第7章

机器学习项目实战

sklearn

加州房产估值

共享单车需求量预测

电影评论情感分析

纽约出租车小费意愿

客户划分与交叉销售

品鉴葡萄酒

音乐推荐引擎
第8章

项目制作与技能提升

【第一节】数据收集之爬虫基础简介

【第二节】数据收集之爬虫流程详解

【第三节】数据清洗与基础分析☆☆☆

【第四节】评论文本内容理解☆☆☆

【第五节】思维拓展&系统设计