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  • [正版]百面机器学习 算法工程师带你去面试 程序员面试宝典神经网络与python图解分布式机器学习算法实战理论指引人工智
  • 新华书店正版 人工智能 文轩网
    • 作者: 诸葛越,葫芦娃著
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2023-04
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    • 作者: 诸葛越,葫芦娃著
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2023-04
    • ISBN:9788608599600
    • 版权提供:人民邮电出版社

             店铺公告

      为保障消费者合理购买需求及公平交易机会,避免因非生活消费目的的购买货囤积商品,抬价转售等违法行为发生,店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单:包括但不限于相同用户ID批量下单,同一用户(指不同用户ID,存在相同/临近/虚构收货地址,或相同联系号码,收件人,同账户付款人等情形的)批量下单(一次性大于5本),以及其他非消费目的的交易订单。

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      本店存在书、古旧书、收藏书、二手书等特殊商品,因受采购成本限制,可能高于定价销售,明码标价,介意者勿拍!

    1.书籍因稀缺可能导致售价高于定价,图书实际定价参见下方详情内基本信息,请买家看清楚且明确后再拍,避免价格争议!

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    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:109
    出 版 社:人民邮电出版社
    出版日期:2018年08月01日
    页  数:424
    装  帧:平装
    ISBN:9787115487360

    机器学习面试宝典!微软全球执行副总裁、美国工程院院士沈向洋,《浪潮之巅》《数学之美》作者吴军,《计算广告》作者、科大讯飞副总裁刘鹏,联袂推荐!人工智能几起几落,最近这次人工智能浪潮起始于近10年,技术的飞跃发展,带来了应用前suo未有的可能性。未来的几年,是人工智能技术全面普及化的时期,也是算法工程师稀缺的时期。本书旨在帮助对人工智能和机器学习有兴趣的朋友们更加深入地了解这个领域的基本技能,帮助每个软件工程师成为自信的AI实践者,帮助每个数据科学家成为出众的AI研究者。对每个有志进入此领域的......

    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
    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

    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。

    葫芦娃 著 诸葛越 编

    诸葛越:现任Hulu公司全球研发副总裁,中国研发中心总经理。曾任Landscape Mobile 公司联合创始人兼CEO,前雅虎北京全球研发中心产品总监, 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专利,2005年获美国计算机学会数据库专业委员会十年论文奖。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......

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