算法面试刷题班推荐：
以《百面机器学习》为教材
结合leetcode筛选刷题
秋招已经开始了！时间紧迫，也许别人已经得到offer了，你却还在不知所措？（文末重金招聘讲师）
六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？
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
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
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
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、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
Week1
【学前准备】
开营仪式：导师教你如何备战秋招面试！
特征工程
模型评估
经典分类算法
Leetcode:双指针
排序（快速选择、堆排序、桶排序、荷兰国旗问题）
贪心
周六晚直播+答疑课
Week2
降维
非监督学习
概率图模型
Leetcode:二分、分治、链表、哈希表、字符串、栈和队列
周六晚直播+答疑课
Week3
优化算法
采样
LeetCode：字符串、数组和矩阵、位运算、数学
Week4
前向神经网络
循环神经网络
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）
周六晚直播+答疑课
Week5
强化学习
集成学习
生成式对抗网络
人工智能的热门应用
LeetCode：
搜索（BFS、DFS、Backtracking）
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
看到同学们这么认真的在做学习笔记，也是满满的成就感
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。
我们的模式在往期训练营里做到了零吐槽！零差评！
而我们，还在不断的更新迭代
为了让每个学员不仅学知识还能及时了解行业动态，我们每周都会举行热门话题讨论
可上下滑动，查看部分学员讨论
参与的他们说：一场讨论，节约了我两年时间
结束的他们说：赶紧截图，干货满满，信息量超大
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
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”！
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：2019.6.11-2019.6.23
（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。
一年畅学17大主题训练营，从小白入门到进阶大神的最佳学习方式
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。
Q、报名后可以退款吗？
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？
A、可以开具普通纸质发票，请联系微信班主任填写需要的信息即可。
截止目前，我们已经和多家国内知名在线教育平台和比赛机构建立了合作关系，只为给大家提供最优质的学习服务：
深度之眼首创训练营模式，在不到一年时间已有1.8万名付费学员，我们长期招募兼职讲师，以在线工作为主，分成收入佳
只要您在一下方面有某一专长：
1、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
2、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
3、 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
4、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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