《百面机器学习 算法工程师带你去面试》读书笔记模板

百面机器学习算法工程师带你去面试读书笔记模板01思维导图读书笔记精彩摘录内容摘要目录分析作者介绍目录0305020406思维导图机器带你去机器领域算法算法人工智能工程师第章模型算法梯度网络神经网络应用评估方法函数卷积本书关键字分析思维导图内容摘要内容摘要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；见神经络、强化学习、生成对抗络等新科研进展之微，知深度学习领域胜败兴衰之着；“博观而约取，厚积而薄发”，在末一章为读者展示生活中各种yin领时代的人工智能应用。读书笔记读书笔记以极其实用的经典问题展开提问和解答，采用真实商业应用背景的数据分析现象特别有趣不枯燥！实用性趣味性number1！。可以称之为算法岗的《剑指Offer》，在京东读书上读了，内容很全面。实用指数五颗星！反反复复把需要的内容章节看了几遍了。目录分析前言人工智能的三次浪潮第1章特征工程机器学习算法工程师的自我修养目录第2章模型评估第3章经典算法第4章降维第5章非监督学习第6章概率图模型12345目录第7章优化算法第8章采样第9章前向神经络第10章循环神经络目录第11章强化学习第12章集成学习第13章生成式对抗络第14章人工智能的热门应用后记12345目录第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06Word2Vec07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02ROC曲线03余弦距离的应用04A/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01PCA最大方差理论02PCA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01K均值聚类02高斯混合模型03自组织映射神经络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07L1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贝叶斯络的采样07不均衡样本集的重采样第9章前向神经络01多层感知机与布尔函数深度神经络中的激活函数03多层感知机的反向传播算法04神经络训练技巧05深度卷积神经络06深度残差络第10章循环神经络01循环神经络和卷积神经络02循环神经络的梯度消失问题03循环神经络中的激活函数04长短期记忆络05Seq2Seq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06XGBoost与GBDT的和区别第13章生成式对抗络01初识GANs的秘密02WGAN：抓住低维的幽灵03DCGAN：当GANs遇上卷积04ALI：包揽推断业务05IRGAN：生成离散样本06SeqGAN：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03AI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精彩摘录精彩摘录这是《百面