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一.資料圖片
二.資料簡介
人工智能領(lǐng)域正在以超乎人們想象的速度發(fā)展，本書趕在人工智能徹底占領(lǐng)世界之前完成編寫，實屬萬幸。
書中收錄了超過100道機器學(xué)習(xí)算法工程師的面試題目和解答，其中大部分源于Hulu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(xiàn)象出發(fā)，不僅囊括了機器學(xué)習(xí)的基本知識 ，而且還包含了成為出眾算法工程師的相關(guān)技能，更重要的是凝聚了筆者對人工智能領(lǐng)域的一顆熱忱之心，旨在培養(yǎng)讀者發(fā)現(xiàn)問題、解決問題、擴展問題的能力，建立對機器學(xué)習(xí)的熱愛，共繪人工智能世界的宏偉藍圖。
“不積跬步，無以至千里”，本書將從特征工程、模型評估、降維等經(jīng)典機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域出發(fā)，構(gòu)建一個算法工程師必-備的知識體系；見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強化學(xué)習(xí)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等新科研進展之微，知深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域勝敗興衰之著；“博觀而約取，厚積而薄發(fā)”，在末一章為讀者展示生活中各種引領(lǐng)時代的人工智能應(yīng)用。
三.資料目錄
推薦序
前言
機器學(xué)習(xí)算法工程師的自我修養(yǎng)
第1章 特征工程
第1節(jié) 特征歸一化
第2節(jié) 類別型特征
第3節(jié) 高維組合特征的處理
第4節(jié) 組合特征
第5節(jié) 文本表示模型
第6節(jié) Word2Vec
第7節(jié) 圖像數(shù)據(jù)不足時的處理方法
第2章 模型評估
第1節(jié) 評估指標(biāo)的局限性
第2節(jié) ROC 曲線
第3節(jié) 余弦距離的應(yīng)用
第4節(jié) A/B 測試的陷阱
第5節(jié) 模型評估的方法
第6節(jié) 超參數(shù)調(diào)優(yōu)
第7節(jié) 過擬合與欠擬合
第3章 經(jīng)典算法
第1節(jié) 支持向量機
第2節(jié) 邏輯回歸
第3節(jié) 決策樹
第4章 降維
第1節(jié) PCA 最大方差理論
第2節(jié)PCA 最小平方誤差理論
第3節(jié) 線性判別分析
第4節(jié) 線性判別分析與主成分分析
第5章 非監(jiān)督學(xué)習(xí)
第1節(jié) K均值聚類
第2節(jié) 高斯混合模型
第3節(jié) 自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第4節(jié) 非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的評估
第6章 概率圖模型
第1節(jié) 概率圖模型的聯(lián)合概率分布
第2節(jié) 概率圖表示
第3節(jié) 生成式模型與判別式模型
第4節(jié) 馬爾可夫模型
第5節(jié) 主題模型
第7章 優(yōu)化算法
第1節(jié) 有監(jiān)督學(xué)習(xí)的損失函數(shù)
第2節(jié) 機器學(xué)習(xí)中的優(yōu)化問題
第3節(jié) 經(jīng)典優(yōu)化算法
第4節(jié) 梯度驗證
第5節(jié) 隨機梯度下降法
第6節(jié) 隨機梯度下降法的加速
第7節(jié) L1 正則化與稀疏性
第8章 采樣
第1節(jié) 采樣的作用
第2節(jié) 均勻分布隨機數(shù)
第3節(jié) 常見的采樣方法
第4節(jié) 高斯分布的采樣
第5節(jié) 馬爾科夫蒙特卡洛采樣法
第6節(jié) 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的采樣
第7節(jié) 不均衡樣本集的重采樣
第9章 前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第1節(jié) 多層感知機與布爾函數(shù)
第2節(jié) 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)
第3節(jié) 多層感知機的反向傳播算法
第4節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練技巧
第5節(jié) 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第6節(jié) 深度殘差網(wǎng)絡(luò)
第10章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第1節(jié) 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第2節(jié) 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度消失問題
第3節(jié) 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)
第4節(jié) 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)
第5節(jié) Seq2Seq 模型
第6節(jié) 注意力機制
第11章 強化學(xué)習(xí)
第1節(jié) 強化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
第2節(jié) 視頻游戲里的強化學(xué)習(xí)
第3節(jié) 策略梯度
第4節(jié) 探索與利用
第12章 集成學(xué)習(xí)
第1節(jié) 集成學(xué)習(xí)的種類
第2節(jié) 集成學(xué)習(xí)的步驟和例子
第3節(jié) 基分類器
第4節(jié) 偏差與方差
第5節(jié) 梯度提升決策樹的基本原理
第6節(jié) XGBoost與GBDT 的聯(lián)系和區(qū)別
第13章 生成式對抗網(wǎng)絡(luò)
第1節(jié) 初識GANs 的秘密
第2節(jié) WGAN：抓住低維的幽靈
第3節(jié) DCGAN：當(dāng)GANs 遇上卷積
第4節(jié) ALI：包攬推斷業(yè)務(wù)
第5節(jié) IRGAN：生成離散樣本
第6節(jié) SeqGAN：生成文本序列
第14章 人工智能的熱門應(yīng)用
第1節(jié) 計算廣告
第2節(jié) 游戲中的人工智能
第3節(jié) AI 在自動駕駛中的應(yīng)用
第4節(jié) 機器翻譯
第5節(jié) 人機交互中的智能計算
后記
作者隨筆
參考文獻