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机器学习 算法工程师带你去面试

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  • 2021-05-30
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标签: 机器学习

机器学习

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  ½
版权信息
内容提要
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
01
特征½一化
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
½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½
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
2
02
高斯混合模型
03
自组织映射神经½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½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½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½络的采样
07
不均衡样本集的重采样
第9章 前向神经½络
01
多层感知机与布尔½数
深度神经½络中的激活½数
03
多层感知机的反向传播算法
04
神经½络训练技巧
05
深度卷积神经½络
06
深度残差½络
第10章 循环神经½络
01
循环神经½络和卷积神经½络
02
循环神经½络的梯度消失问题
03
循环神经½络中的激活½数
04
长短期记忆½络
05 Seq2Seq模型
06
注意力机制
第11章 强化学习
3
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½络
01
初识GANs的秘密
02 WGAN:抓½½维的½灵
03 DCGAN:½GANs遇上卷积
04 ALI:包½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½的热门应用
01
计算广告
02
游戏中的人工智½
03 AI在自动驾驶中的应用
04
机器翻译
05
人机交互中的智½计算
后记
½者随笔
参考文献
4
版权信息
书名:百面机器学习 算法工程师带½去面试
ISBN:978-7-115-48736-0
本书由人民邮电出版社发行数字版。版权所有,侵权必究。
您购买的人民邮电出版社电子书仅供您个人½用,未经授权,不得以任½方式复
制和传播本书内容。
我们愿意相信读者具有这样的良知和觉悟,与我们共同保护知识产权。
如果购买者有侵权行为,我们可½对该用户实½包括½不限于关闭该帐号等维权
措½,并可½½究法律责任。
主  编 诸葛越
著    葫芦娃
责任编辑 俞 ½
人民邮电出版社出版发行  北京市丰台区成寿寺路11号
邮编 100164  电子邮件 315@ptpress.com.cn
½址 http://www.ptpress.com.cn
读者服务热线:(010)81055410
反盗版热线:(010)81055315
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