《百面机器学习》是由诸葛越和葫芦娃一起编写的一本书,2018年8月由人民邮电出书社出书。这本书首要面向人工智能范畴的入门者、从业者和技术管理人员,旨在协助读者把握机器学习的根底常识和前沿技术,进步处理实践问题的才能,并为未来的工作开展奠定坚实的根底。
书中收录了超越100道机器学习算法工程师的面试标题和回答,这些标题大部分源于Hulu算法研讨岗位的实在场n此外,书中还介绍了神经网络、强化学习、生成对立网络等新科研发展,并在最终一章展现了日子中各种引领年代的人工智能使用。经过阅览本书,读者能够培育发现问题、处理问题和扩展问题的才能,树立对机器学习的酷爱。
总的来说,《百面机器学习》是一本内容丰厚、有用性强的人工智能范畴参阅书本,合适期望深化了解和把握机器学习算法的读者。
深化解析《百面机器学习》:面试必备的机器学习常识宝库
一、书本简介
《百面机器学习》是一本专为机器学习算法工程师面试预备的书本,由多位经验丰厚的算法工程师一起编写。书中涵盖了超越100道面试标题和回答,内容丰厚,涵盖了机器学习的各个方面,包括但不限于特征工程、模型评价、降维、神经网络、强化学习等。
二、书本特征
1. 实战性强:书中标题均来源于实践工作场景,能够协助读者更好地了解机器学习在实践使用中的应战和处理方案。
2. 常识全面:从根底概念到高档算法,从理论到实践,全面覆盖了机器学习范畴的常识系统。
3. 问答方式:选用常识点问答的方式,便于读者快速查找所需内容,进步学习功率。
4. 事例丰厚:书中包括很多实践事例,协助读者更好地了解理论常识。
三、书本内容解析
1. 特征工程:特征工程是机器学习中的关键环节,本书具体介绍了特征提取、特征挑选、特征转化等方面的常识,协助读者把握特征工程的中心技术。
2. 模型评价:模型评价是衡量模型功能的重要手法,本书介绍了多种评价目标和办法,如准确率、召回率、F1值、ROC曲线等,协助读者全面了解模型评价的技巧。
3. 降维:降维能够削减数据维度,进步模型练习功率,本书介绍了主成分剖析(PCA)、线性判别剖析(LDA)等降维办法,协助读者把握降维技巧。
4. 神经网络:神经网络是机器学习中的中心算法,本书具体介绍了前馈神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等经典神经网络模型,协助读者把握神经网络的中心常识。
5. 强化学习:强化学习是机器学习的一个重要分支,本书介绍了马尔可夫决议计划进程(MDP)、Q学习、深度Q网络(DQN)等强化学习算法,协助读者把握强化学习的基本原理。
四、书本适用人群
《百面机器学习》合适以下人群阅览:
1. 机器学习初学者:经过本书能够快速了解机器学习的基本概念和算法,为后续深化学习打下坚实根底。
2. 机器学习工程师:本书能够协助工程师稳固和进步机器学习常识,进步面试竞争力。
3. 人工智能爱好者:本书能够满意对机器学习感兴趣的读者,协助他们了解人工智能范畴的最新动态。
《百面机器学习》是一本十分有用的机器学习面试攻略,它不仅能够协助读者把握机器学习的基本常识和技术,还能够协助读者在面试中锋芒毕露。假如你正在预备机器学习算法工程师的面试,那么这本书肯定值得一读。
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