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224千字
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2018-08-01
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主编推荐语
不可不读的机器学习面试宝典。
内容简介
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著；“博观而约取，厚积而薄发”，在末一章为读者展示生活中各种引领时代的人工智能应用。
目录
- 版权信息
- 内容提要
- 推荐序
- 前言 人工智能的三次浪潮
- 机器学习算法工程师的自我修养
- 第1章 特征工程
- 01 特征归一化
- 02 类别型特征
- 03 高维组合特征的处理
- 04 组合特征
- 05 文本表示模型
- 06 Word2Vec
- 07 图像数据不足时的处理方法
- 第2章 模型评估
- 01 评估指标的局限性
- 02 ROC曲线
- 03 余弦距离的应用
- 04 A/B测试的陷阱
- 05 模型评估的方法
- 06 超参数调优
- 07 过拟合与欠拟合
- 第3章 经典算法
- 01 支持向量机
- 02 逻辑回归
- 03 决策树
- 第4章 降维
- 01 PCA最大方差理论
- 02 PCA最小平方误差理论
- 03 线性判别分析
- 04 线性判别分析与主成分分析
- 第5章 非监督学习
- 01 K均值聚类
- 02 高斯混合模型
- 03 自组织映射神经网络
- 04 聚类算法的评估
- 第6章 概率图模型
- 01 概率图模型的联合概率分布
- 02 概率图表示
- 03 生成式模型与判别式模型
- 04 马尔可夫模型
- 05 主题模型
- 第7章 优化算法
- 01 有监督学习的损失函数
- 02 机器学习中的优化问题
- 03 经典优化算法
- 04 梯度验证
- 05 随机梯度下降法
- 06 随机梯度下降法的加速
- 07 L1正则化与稀疏性
- 第8章 采样
- 01 采样的作用
- 02 均匀分布随机数
- 03 常见的采样方法
- 04 高斯分布的采样
- 05 马尔可夫蒙特卡洛采样法
- 06 贝叶斯网络的采样
- 07 不均衡样本集的重采样
- 第9章 前向神经网络
- 01 多层感知机与布尔函数
- 02 深度神经网络中的激活函数
- 03 多层感知机的反向传播算法
- 04 神经网络训练技巧
- 05 深度卷积神经网络
- 06 深度残差网络
- 第10章 循环神经网络
- 01 循环神经网络和卷积神经网络
- 02 循环神经网络的梯度消失问题
- 03 循环神经网络中的激活函数
- 04 长短期记忆网络
- 05 Seq2Seq模型
- 06 注意力机制
- 第11章 强化学习
- 01 强化学习基础
- 02 视频游戏里的强化学习
- 03 策略梯度
- 04 探索与利用
- 第12章 集成学习
- 01 集成学习的种类
- 02 集成学习的步骤和例子
- 03 基分类器
- 04 偏差与方差
- 05 梯度提升决策树的基本原理
- 06 XGBoost与GBDT的联系和区别
- 第13章 生成式对抗网络
- 01 初识GANs的秘密
- 02 WGAN：抓住低维的幽灵
- 03 DCGAN：当GANs遇上卷积
- 04 ALI：包揽推断业务
- 05 IRGAN: 生成离散样本
- 06 SeqGAN：生成文本序列
- 第14章 人工智能的热门应用
- 01 计算广告
- 02 游戏中的人工智能
- 03 AI在自动驾驶中的应用
- 04 机器翻译
- 05 人机交互中的智能计算
- 后记
- 作者随笔
- 参考文献
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出版方
人民邮电出版社
人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。
