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  • 百面机器学习 算法工程师带你去面试 葫芦娃 著 诸葛越 编 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 葫芦娃著
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2018-08-01 00:00:00
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    商品参数
    • 作者: 葫芦娃著
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2018-08-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2018-08-01
    • 字数:480千字
    • 页数:397
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:人民邮电出版社

    百面机器学习 算法工程师带你去面试

    作  者:葫芦娃 著 诸葛越 编
    定  价:89
    出 版 社:人民邮电出版社
    出版日期:2018年08月01日
    页  数:397
    装  帧:平装
    ISBN:9787115487360
    主编推荐

      

    内容简介

    人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展,本书赶在人工智能有效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。

    作者简介

       诸葛越,现任Hulu公司优选研发副总裁,中国研发中心总经理。曾任Landscape Mobile 公司联合创始人兼CEO,前雅虎北京优选研发中心产品总监, 微软北京研发中心项目总经理,雅虎美国不错软件架构师。诸葛越获美国斯坦福大学的计算机硕士与博士,纽约州立大学石溪分校的应用数学硕士,曾就读于清华大学计算机科学与技术系。诸葛越的研究结果获多项,2005年获美国计算机学会数据库专业委员会十年很好论文奖。

    葫芦娃,15位Hulu北京创新实验室的人才。他们利用擅长的机器学习、深度学习等领域知识和算法模型,建立了一套定制化的机AI平台,改变着推荐引擎、视频编解码、内容理解、广告投放等多项与用户息息相关的在线业务技术。

    精彩内容

    目录
       推荐序

    前言

    机器学习算法工程师的自我修养

    章特征工程

    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

    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

    节支持向量机

    第2节逻辑回归

    第3节决策树

    第4章降维

    节PCA优选方差理论

    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

    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

    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

    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

    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

    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

    0章循环神经网络

    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

    1章强化学习

    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

    2章集成学习

    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

    3章生成式对抗网络

    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

    4章人工智能的热门应用

    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

    售后保障

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