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| 文件名: 《百面机器学习算法工程师带你去面试》中文PDF.pdf | |
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本书收录了超过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
目录 编辑 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 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 |
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