百面机器学习算法工程师带你去面试诸葛越主编

书籍推荐 · 发表于 2019-6-30 21:20:32

百面机器学习算法工程师带你去面试诸葛越主编
　　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，而且还包含了成为出众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、生成对抗网络等新科研进展之微，知深度学习领域胜败兴衰之着；“博观而约取，厚积而薄发”，在末一章为读者展示生活中各种yin领时代的人工智能应用。
百面机器学习算法工程师带你去面试诸葛越主编- 一起下吧

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 最大方差理论
第　2节 PCA 最小平方误差理论
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