產品名稱：百面機器學習 算法工程師帶 百面機器學習 是否是套裝：否 書名：百面機器學習 算法工程師帶你去面試 百面機器學習 百面機器學習 算法工程師帶你去面試 百面機器學習 代碼：89 出版社名稱：人民郵電出版社 作者：諸葛越 葫蘆娃 諸葛越 ISBN編號：9787115487360
" 百面機器學習:算法工程師帶你去面試 作 者:葫蘆娃 著作  定 價:89 出 版 社:人民郵電出版社 出版日期:2018年08月01日 ISBN:9787115487360  ●推薦序前言機器學習算法工程師的自我修養第 1章 特征工程第 1節 特征歸一化第 2節 類別型特征第3節 高維組合特征的處理第4節 組合特征第5節 文本表示模型第6節 Word2Vec第7節 圖像數據不足時的處理方法第 2章 模型評估第 1節 評估指標的局限性第 2節 ROC 曲線第3節 餘弦距離的應用第4節 A/B 測試的陷阱第5節 模型評估的方法第6節 超參數調優第7節 過擬合與欠擬合第3章 經典算法第 1節 支持向量機第 2節 邏輯回歸第3節 決策樹第4章 降維第 1節 PCA 最大方差理論第 2節 PCA 最小平方誤差理論第3節 線性判別分析第4節 線性判別分析與主成分分析第5章 非監督學習第 1節 K 均值聚類第 2節 高斯混合模型第3節 自組織映射神經網絡第4節 非監督學習算法的評估第6章 概率圖模型第 1節 概率圖模型的聯合概率分布第 2節 概率圖表示第3節 生成式模型與判別式模型第4節 馬爾可夫模型第5節 主題模型第7章 優化算法第 1節 有監督學習的損失函數第 2節 機器學習中的優化問題第3節 經典優化算法第4節 梯度驗證第5節 隨機梯度下降法第6節 隨機梯度下降法的加速第7節 L1 正則化與稀疏性第8章 采樣第 1節 采樣的作用第 2節 均勻分布隨機數第3節 常見的采樣方法第4節 高斯分布的采樣第5節 馬爾科夫蒙特卡洛采樣法第6節 貝葉斯網絡的采樣第7節 不均衡樣本集的重采樣第9章 前向神經網絡第 1節 多層感知機與布爾函數第 2節 深度神經網絡中的激活函數第3節 多層感知機的反向傳播算法第4節 神經網絡訓練技巧第5節 深度卷積神經網絡第6節 深度殘差網絡第 10章 循環神經網絡第 1節 循環神經網絡和卷積神經網絡第 2節 循環神經網絡的梯度消失問題第3節 循環神經網絡中的激活函數第4節 長短期記憶網絡第5節 Seq2Seq 模型第6節 注意力機制第 11章 強化學習第 1節 強化學習基礎第 2節 視頻遊戲裡的強化學習第3節 策略梯度第4節 探索與利用第 12章 集成學習第 1節 集成學習的種類第 2節 集成學習的步驟和例子第3節 基分類器第4節 偏差與方差第5節 梯度提升決策樹的基本原理第6節 XGBoost 與GBDT 的聯繫和區別第 13章 生成式對抗網絡第 1節 初識GANs 的秘密第 2節 WGAN：抓住低維的幽靈第3節 DCGAN：當GANs 遇上卷積第4節 ALI：包攬推斷業務第5節 IRGAN：生成離散樣本第6節 SeqGAN：生成文本序列第 14章 人工智能的熱門應用第 1節 計算廣告第 2節 遊戲中的人工智能第3節 AI 在自動駕駛中的應用第4節 機器翻譯第5節 人機交互中的智能計算後記作者隨筆參考文獻  內容簡介  人工智能領域正在以超乎人們想像的速度發展，本書趕在人工智能有效占領世界之前完成編寫，實屬萬幸。書中收錄了超過100道機器學習算法工程師的面試題目和解答，其中大部分源於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像出發，不僅囊括了機器學習的基本知識，而且還包含了成為出眾算法工程師的相關技能，更重要的是凝聚了筆者對人工智能領域的一顆熱忱之心，旨在培養讀者發現問題、解決問題、擴展問題的能力，建立對機器學習的熱愛，共繪人工智能世界的宏偉藍圖。 “不積跬步，無以至千裡”，本書將從特征工程、模型評估、降維等經典機器學習領域出發，構建一個算法工程師必-備的知識體繫；見神經網絡、強化學習、生成對抗網絡等新科研進展之微，知深度學習領域勝敗興衰之著；“博觀而約取，厚積而薄發”，在末一章為讀者展示生活中各種引領時代的人工智能應用。  葫蘆娃 著作  諸葛越，她是學霸――美國斯坦福大學計算機碩士與博士，紐約州立大學石溪分校應用數學碩士，曾就讀於清華大學計算機科學與技術繫。
她是互聯網企業高管――Hulu（葫蘆軟件）公司優選研發副總裁、中國研發中心總經理，曾任覽盛移動科技有限公司聯合創始人兼首席執行官，雅虎北京優選研發中心產品總監，微軟北京研發中心項目總經理。
她還是兩個孩子的媽媽――開設有微信公眾號“東西方教育”，大兒子已在英國劍橋大學攻讀自然學科。 "
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