百面机器学习 算法工程师带你去面试 PDF 文档

Question

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。

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。

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、生成对抗网络等最新科研进展之微，知机器学习领域胜败兴衰之著； 博观而约取，厚积而薄发 ，在最后一章为读者展示生活中各种引领时代的人工智能应用。

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
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

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