- 百面机器学习(算法工程师带你去面试)
- - 作者：葫芦娃|编者:诸葛越|责编:俞彬
  - 出版社：人民邮电
  - ISBN：9787115487360
  - 出版日期：2018/08/01
  - 页数：397
- 售价：43.6

内容大纲
    人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展，本书赶在人工智能彻底“占领”世界之前完成编写，实属万幸。
    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Hulu算法研究岗位的真实场景。本书从日常工作、生活中各种有趣的现象出发，不仅囊括了机器学习的基本知识，而且还包含了成为优秀算法工程师的相关技能，更重要的是凝聚了笔者对人工智能领域的一颗热忱之心，旨在培养读者发现问题、解决问题、扩展问题的能力，建立对机器学习的热爱，共绘人工智能世界的宏伟蓝图。
    “不积跬步，无以至千里”，本书将从特征工程、模型评估、降维等经典机器学习领域出发，构建一个算法工程师必备的知识体系；见神经网络、强化学习、生成对抗网络等最新科研进展之微，知机器学习领域胜败兴衰之著；“博观而约取，厚积而薄发”，在最后一章为读者展示生活中各种引领时代的人工智能应用。
作者介绍
目录
推荐序
前言
机器学习算法工程师的自我修养
第1章  特征工程
  第1节  特征归一化
  第2节  类别型特征
  第3节  高维组合特征的处理
  第4节  组合特征
  第5节  文本表示模型
  第6节  Word2Vec
  第7节  图像数据不足时的处理方法
第2章  模型评估
  第1节  评估指标的局限性
  第2节  ROC曲线
  第3节  余弦距离的应用
  第4节  A/B测试的陷阱
  第5节  模型评估的方法
  第6节  超参数调优
  第7节  过拟合与欠拟合
第3章  经典算法
  第1节  支持向量机
  第2节  逻辑回归
  第3节  决策树
第4章  降维
  第1节  PCA方差理论
  第2节  PCA小平方误差理论
  第3节  线性判别分析
  第4节  线性判别分析与主成分分析
第5章  非监督学习
  第1节  K均值聚类
  第2节  高斯混合模型
  第3节  自组织映射神经网络
  第4节  非监督学习算法的评估
第6章  概率图模型
  第1节  概率图模型的联合概率分布
  第2节  概率图表示
  第3节  生成式模型与判别式模型
  第4节  马尔可夫模型
  第5节  主题模型
第7章  优化算法
  第1节  有监督学习的损失函数
  第2节  机器学习中的优化问题
  第3节  经典优化算法
  第4节  梯度验证
  第5节  随机梯度下降法
  第6节  随机梯度下降法的加速
  第7节  L1正则化与稀疏性
第8章  采样
  第1节  采样的作用
  第2节  均匀分布随机数

  第3节  常见的采样方法
  第4节  高斯分布的采样
  第5节  马尔科夫蒙特卡洛采样法
  第6节  贝叶斯网络的采样
  第7节  不均衡样本集的重采样
第9章  前向神经网络
  第1节  多层感知机与布尔函数
  第2节  深度神经网络中的激活函数
  第3节  多层感知机的反向传播算法
  第4节  神经网络训练技巧
  第5节  深度卷积神经网络
  第6节  深度残差网络
第10章  循环神经网络
  第1节  循环神经网络和卷积神经网络
  第2节  循环神经网络的梯度消失问题
  第3节  循环神经网络中的激活函数
  第4节  长短期记忆网络
  第5节  Seq2Seq模型
  第6节  注意力机制
第11章  强化学习
  第1节  强化学习基础
  第2节  视频游戏里的强化学习
  第3节  策略梯度
  第4节  探索与利用
第12章  集成学习
  第1节  集成学习的种类
  第2节  集成学习的步骤和例子
  第3节  基分类器
  第4节  偏差与方差
  第5节  梯度提升决策树的基本原理
  第6节  XGBoost与GBDT的联系和区别
第13章  生成式对抗网络
  第1节  初识GANs的秘密
  第2节  WGAN：抓住低维的幽灵
  第3节  DCGAN：当GANs遇上卷积
  第4节  ALI：包揽推断业务
  第5节  IRGAN：生成离散样本
  第6节  SeqGAN：生成文本序列
第14章  人工智能的热门应用
  第1节  计算广告
  第2节  游戏中的人工智能
  第3节  AI在自动驾驶中的应用
  第4节  机器翻译
  第5节  人机交互中的智能计算
后记
作者随笔
参考文献

内容大纲

作者介绍

目录

同类热销排行榜

推荐书目