百面机器学习 PDF 下载分享

2024-04-01 15:57:53| 来源: 网络整理

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。

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有问题拿不到直接联系作者哦！目录《百面机器学习算法工程师带你去面试》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后记作者随笔参考文献《百面深度学习算法工程师带你去面试》目录前言第一部分算法和模型第 1章卷积神经网络01 卷积基础知识02 卷积的变种03 卷积神经网络的整体结构04 卷积神经网络的基础模块参考文献第 2章循环神经网络01 循环神经网络与序列建模02 循环神经网络中的Dropout03 循环神经网络中的长期依赖问题04 长短期记忆网络05 Seq2Seq 架构参考文献第3章图神经网络01 图神经网络的基本结构02 图神经网络在推荐系统中的应用03 图神经网络的推理能力参考文献第4章生成模型01 深度信念网络与深度波尔兹曼机02 变分自编码器基础知识03 变分自编码器的改进04 生成式矩匹配网络与深度自回归网络参考文献第5章生成式对抗网络01 生成式对抗网络的基本原理02 生成式对抗网络的改进03 生成式对抗网络的效果评估04 生成式对抗网络的应用参考文献第6章强化学习01 强化学习基础知识02 强化学习算法03 深度强化学习04 强化学习的应用参考文献第7章元学习01 元学习的主要概念02 元学习的主要方法03 元学习的数据集准备04 元学习的两个简单模型05 基于度量学习的元学习模型06 基于神经图灵机的元学习模型07 基于学习优化器的元学习模型08 基于学习初始点的元学习模型参考文献第8章自动化机器学习01 自动化机器学习的基本概念02 模型和超参数自动化调优03 神经网络架构搜索参考文献第二部分应用第9章计算机视觉01 物体检测02 图像分割03 光学字符识别04 图像标注05 人体姿态识别参考文献第 10章自然语言处理01 语言的特征表示02 机器翻译03 问答系统04 对话系统参考文献第 11章推荐系统01推荐系统基础02推荐系统设计与算法03推荐系统评估参考文献第12章计算广告01点击率预估02广告召回03广告投放策略参考文献第13章视频处理01视频编解码02视频监控03图像质量评价04超分辨率重建05网络通信参考文献第14章计算机听觉01音频信号的特征提取02自动语音识别03音频事件识别参考文献第15章自动驾驶01自动驾驶的基本概念02端到端的自动驾驶模型03自动驾驶的决策系统参考文献作者随笔

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