机器学习的数据结构与算法

• 性能分析

  分析机器学习流程中常用算法和数据结构的时间和空间复杂性。

• 数据表示

  为机器学习中的高效数据存储和处理，选择合适的数据结构（数组、树、图、哈希表）。

• 算法实现

  实现与机器学习问题相关的主要算法（搜索、排序、图遍历、哈希）。

• 机器学习模型优化

  理解数据结构与算法的选择如何影响机器学习模型训练和推理的性能。

• 特征工程方法

  应用哈希和其他方法，有效表示特征，尤其处理大型或稀疏数据集时。

• 近邻搜索

  实现并掌握高维空间中高效近邻搜索的算法。

本课程没有先修课程。

目前没有推荐的后续课程。