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百面机器学习

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诸葛越
人民邮电出版社
2018-8-1
0
89.00元
平装
9787115487360

图书标签: 机器学习  人工智能  面试  计算机  数据分析  数学  实践  实例经典   


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发表于2024-11-14

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图书描述

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。

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著者简介

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,雅虎美国高级软件架构师。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z佳论文奖。

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。


图书目录


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用户评价

评分

最初看到这样的书名是嗤之以鼻的,觉得这样针对面试的书无非就是技术类的成功学书籍,靠走捷径投机取巧。后来在朋友的推荐下认真地读了读,发现还是有不少干货的,作为一本查漏补缺型的书,有的地方比一些针对初学者的书讲得还详细,算是不错了。而且在机器学习这样一个热门领域,像这样内容和宣传面向的人群比较吻合的书也算比较难得了,不像有的书拗口得很却标榜“入门”或者只是走马观花却标榜“深入”。

评分

完全超出了预想,书写的比想象的好多了,一看作者就是做了多年机器学习相关工作的老油条了,并且有异于市面上千篇一律的经典书籍的注重公式推导和概念阐述,这书有些实践应用多年才会有的思考,里面的很多问题也很有意思,第一次发现原来可以通过这个角度重新思考。总之是很棒的一本书,正在阅读中,期待有更多的收获!

评分

从面试题的角度,按照主题和难度对机器学习基础概念、模型、算法、工业界实践做了逐一介绍。 本人小白且数学实在太渣,书中三星以上难度的分析基本只能翻翻飘过。 虽然本书面向机器学习基础用户和从业者,但是不适合作为第一本机器学习入门书籍。

评分

数学公式感觉好陌生了, 值得仔细读一下

评分

数学公式感觉好陌生了, 值得仔细读一下

读后感

评分

看完感觉挺不错的,这本书总结了很多机器学习工程师需要掌握的技术知识,看完才知道自己的升级之路还很漫长,现在顶多是在深度学习这个的分支还算可以。 不过书中有点不太好的地方就是,每章里面多数小节都有点偏短,不过也正常,篇幅限制,想说的东西又有点太多,而书中的公式...

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看完感觉挺不错的,这本书总结了很多机器学习工程师需要掌握的技术知识,看完才知道自己的升级之路还很漫长,现在顶多是在深度学习这个的分支还算可以。 不过书中有点不太好的地方就是,每章里面多数小节都有点偏短,不过也正常,篇幅限制,想说的东西又有点太多,而书中的公式...

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看完感觉挺不错的,这本书总结了很多机器学习工程师需要掌握的技术知识,看完才知道自己的升级之路还很漫长,现在顶多是在深度学习这个的分支还算可以。 不过书中有点不太好的地方就是,每章里面多数小节都有点偏短,不过也正常,篇幅限制,想说的东西又有点太多,而书中的公式...

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