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百面機器學習(演算法工程師帶你去面試)

  • 作者：葫蘆娃|編者:諸葛越|責編:俞彬
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115487360
  • 出版日期：2018/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：397
人民幣：RMB 109 元      售價：元
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內容大鋼
    人工智慧領域正在以超乎人們想象的速度發展，本書趕在人工智慧徹底「佔領」世界之前完成編寫，實屬萬幸。
    書中收錄了超過100道機器學習演算法工程師的面試題目和解答，其中大部分源於Hulu演算法研究崗位的真實場景。本書從日常工作、生活中各種有趣的現象出發，不僅囊括了機器學習的基本知識，而且還包含了成為優秀演算法工程師的相關技能，更重要的是凝聚了筆者對人工智慧領域的一顆熱忱之心，旨在培養讀者發現問題、解決問題、擴展問題的能力，建立對機器學習的熱愛，共繪人工智慧世界的宏偉藍圖。
    「不積跬步，無以至千里」，本書將從特徵工程、模型評估、降維等經典機器學習領域出發，構建一個演算法工程師必備的知識體系；見神經網路、強化學習、生成對抗網路等最新科研進展之微，知機器學習領域勝敗興衰之著；「博觀而約取，厚積而薄發」，在最後一章為讀者展示生活中各種引領時代的人工智慧應用。
作者介紹
葫蘆娃|編者:諸葛越|責編:俞彬
目錄
推薦序
前言
機器學習演算法工程師的自我修養
第1章  特徵工程
  第1節  特徵歸一化
  第2節  類別型特徵
  第3節  高維組合特徵的處理
  第4節  組合特徵
  第5節  文本表示模型
  第6節  Word2Vec
  第7節  圖像數據不足時的處理方法
第2章  模型評估
  第1節  評估指標的局限性
  第2節  ROC曲線
  第3節  餘弦距離的應用
  第4節  A/B測試的陷阱
  第5節  模型評估的方法
  第6節  超參數調優
  第7節  過擬合與欠擬合
第3章  經典演算法
  第1節  支持向量機
  第2節  邏輯回歸
  第3節  決策樹
第4章  降維
  第1節  PCA方差理論
  第2節  PCA小平方誤差理論
  第3節  線性判別分析
  第4節  線性判別分析與主成分分析
第5章  非監督學習
  第1節  K均值聚類
  第2節  高斯混合模型
  第3節  自組織映射神經網路
  第4節  非監督學習演算法的評估
第6章  概率圖模型
  第1節  概率圖模型的聯合概率分佈
  第2節  概率圖表示
  第3節  生成式模型與判別式模型
  第4節  馬爾可夫模型
  第5節  主題模型
第7章  優化演算法
  第1節  有監督學習的損失函數
  第2節  機器學習中的優化問題
  第3節  經典優化演算法
  第4節  梯度驗證
  第5節  隨機梯度下降法
  第6節  隨機梯度下降法的加速
  第7節  L1正則化與稀疏性
第8章  採樣
  第1節  採樣的作用
  第2節  均勻分佈隨機數

  第3節  常見的採樣方法
  第4節  高斯分佈的採樣
  第5節  馬爾科夫蒙特卡洛採樣法
  第6節  貝葉斯網路的採樣
  第7節  不均衡樣本集的重採樣
第9章  前向神經網路
  第1節  多層感知機與布爾函數
  第2節  深度神經網路中的激活函數
  第3節  多層感知機的反向傳播演算法
  第4節  神經網路訓練技巧
  第5節  深度卷積神經網路
  第6節  深度殘差網路
第10章  循環神經網路
  第1節  循環神經網路和卷積神經網路
  第2節  循環神經網路的梯度消失問題
  第3節  循環神經網路中的激活函數
  第4節  長短期記憶網路
  第5節  Seq2Seq模型
  第6節  注意力機制
第11章  強化學習
  第1節  強化學習基礎
  第2節  視頻遊戲里的強化學習
  第3節  策略梯度
  第4節  探索與利用
第12章  集成學習
  第1節  集成學習的種類
  第2節  集成學習的步驟和例子
  第3節  基分類器
  第4節  偏差與方差
  第5節  梯度提升決策樹的基本原理
  第6節  XGBoost與GBDT的聯繫和區別
第13章  生成式對抗網路
  第1節  初識GANs的秘密
  第2節  WGAN：抓住低維的幽靈
  第3節  DCGAN：當GANs遇上卷積
  第4節  ALI：包攬推斷業務
  第5節  IRGAN：生成離散樣本
  第6節  SeqGAN：生成文本序列
第14章  人工智慧的熱門應用
  第1節  計算廣告
  第2節  遊戲中的人工智慧
  第3節  AI在自動駕駛中的應用
  第4節  機器翻譯
  第5節  人機交互中的智能計算
後記
作者隨筆
參考文獻

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