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☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:诸葛越

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2018-8-1

价格:89.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115487360

丛书系列:

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
机器学习
深度学习
算法
编程
人工智能
模型
数据
实战
案例
可视化

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具体描述

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。

《算法的奇妙王国》这是一本带领读者探索人工智能核心奥秘的旅行指南。我们将从最基础的概念出发，一步步揭开那些驱动智能机器的精妙算法的面纱。想象一下，我们不再满足于仅仅使用那些“黑箱”般的工具，而是渴望理解它们是如何思考，如何学习，如何做出决策的。这本书正是为此而生。我们将从“感知”开始，探究计算机如何“看见”和“听见”世界。图像识别算法，那些让机器能够辨认猫狗、人脸甚至复杂场景的魔术，我们将深入剖析它们背后的数学原理和结构。卷积神经网络（CNN）的层层递进，从边缘检测到高级特征提取，我们将一起构建理解图像的逻辑。声音的世界同样充满魅力，语音识别算法如何将我们的语言转化为机器可懂的信号？我们将学习声学模型和语言模型是如何协同工作的，还原那“会说话”的机器。接着，我们将进入“决策”的殿堂。这里是人工智能最令人着迷的部分之一。强化学习，让机器通过不断的试错与奖励来学习最优策略，就像一个孩子在探索世界。我们将学习马尔可夫决策过程（MDP），理解状态、动作、奖励的概念，以及如何运用Q-learning、SARSA等算法来训练出能够玩转棋盘游戏、控制机器人的智能体。而对于那些需要从大量数据中找出规律，并做出预测的任务，我们则会转向“学习”的领域。我们将深入浅出地讲解监督学习的核心思想。从最简单的线性回归，预测房价或销售额，到更复杂的支持向量机（SVM），用清晰的几何直觉理解如何找到最佳分割超平面。逻辑回归，虽然名字带“回归”，实则强大的分类器，它如何巧妙地利用概率来做判断？决策树，像流程图一样直观，它的分支和剪枝又是如何让模型既准确又不过拟合的？还有那些能够捕捉复杂非线性关系的神经网络，我们将揭示它们的多层结构和反向传播的强大力量，理解深度学习如何革新了人工智能的版图。当然，机器学习并非总是“有监督”的。我们还将探索无监督学习的奥秘，在没有明确答案的情况下，让机器自己去发现数据中的隐藏结构。聚类算法，如K-means，如何将相似的数据点分组，帮助我们理解客户群体的不同特征。降维技术，如主成分分析（PCA），如何去除数据中的冗余，让高维数据变得可视化，更容易分析。这本书不会止步于理论。我们将通过生动的例子和贴近现实的应用场景，展示这些算法如何被运用到医疗诊断、金融风控、自然语言处理、推荐系统等各个领域。你将看到，这些抽象的数学公式，是如何转化为我们日常生活中那些便捷而智能的服务。此外，我们还将触及一些更前沿的话题，例如无监督预训练、迁移学习，它们如何让我们更有效地利用有限的数据，加速模型的训练过程。我们将讨论模型的评估和优化，如何避免过拟合和欠拟合，选择最适合任务的评估指标，并运用交叉验证等技术来保证模型的泛化能力。《算法的奇妙王国》是一场思想的探险，一次对智能本质的追寻。它适合那些对人工智能充满好奇，渴望理解其背后逻辑的读者，无论是初学者还是有一定基础的技术爱好者，都能从中获得启发和收获。我们相信，通过这本书，你将不再仅仅是人工智能的使用者，更能成为理解和创造人工智能的探索者。准备好，让我们一起踏上这段精彩的旅程，揭开算法世界的神秘面纱。

作者简介

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。

目录信息

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 最大方差理论
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
· · · · · · (收起)

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...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我开始思考“为什么”的书！在接触机器学习之前，我总觉得算法就是一种“工具”，拿来就能用，但这本书让我意识到，算法的设计背后蕴含着深刻的数学原理和哲学思想。比如，书中关于“模型评估”的那一部分，它并没有简单地罗列准确率、召回率、F1值这些指标，而是深入剖析了每个指标的适用场景，以及它们可能带来的偏差。它让我明白，选择什么样的评估指标，往往决定了我们关注模型的哪一方面，以及我们对“成功”的定义。我还特别喜欢书中关于“过拟合”和“欠拟合”的讨论，作者用一种非常贴近现实的方式，来解释这两种情况是如何发生的，以及为什么会发生。比如，过拟合就像是学生死记硬背课本，考试的时候一道稍微变题就不会了；而欠拟合就像是学生根本就没有认真听讲，连基本概念都没掌握。更重要的是，它给出了非常实用的应对策略，让我不再盲目地调整参数，而是能够有针对性地解决问题。这本书最吸引我的地方在于，它鼓励读者去质疑，去思考，而不是被动地接受书本上的知识。它就像一位循循善诱的老师，引导你一步步地探索机器学习的奥秘，让你在获得知识的同时，也能培养批判性思维。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是打开了我机器学习世界的新视角！之前看一些介绍性的书籍，总觉得像是隔靴搔痒，很多概念虽然听着高大上，但落实到实际应用上就云里雾里。这本书的独特之处在于，它并没有上来就讲一堆复杂的公式和算法，而是从一个非常接地气的角度，剖析了机器学习中一些看似常见却又容易被忽略的“小细节”。比如，书中关于特征工程的部分，讲得特别细致，不是简单罗列几种方法，而是深入探讨了不同场景下，什么样的特征构造方式最能提升模型性能，甚至还举了很多具体案例，分析了特征选择过程中可能遇到的陷阱。我之前一直觉得特征工程就是个“调参”的过程，但读了这本书才明白，它才是模型成败的关键。而且，作者的语言风格也很平实，读起来一点压力都没有，就像是跟一位经验丰富的老朋友聊天，他把那些高深的玩意儿用大白话给你讲明白。我特别喜欢书中关于“模型解释性”那一章，以前总觉得模型“黑箱”就“黑箱”了，没什么大不了，但这本书让我认识到，在很多领域，比如金融风控、医疗诊断，模型的可解释性有多么重要，甚至比精度本身还要重要。它教会我如何去理解模型为什么会做出某个预测，而不是仅仅接受结果。这种深入的剖析，让我对机器学习的理解从“知其然”迈向了“知其所以然”。

评分☆☆☆☆☆

我终于找到了那种“醍醐灌顶”的感觉！之前我一直对“生成模型”的概念感到有些模糊，总觉得它和分类、回归模型不一样，但又说不清具体哪里不一样。这本书用一种非常清晰且有条理的方式，为我解开了这个谜团。它没有一开始就丢给我GAN或者VAE这些复杂的模型，而是从概率分布的角度，来解释生成模型的核心思想——如何学习数据的潜在分布，然后从中采样生成新的数据。我特别喜欢书中关于“最大似然估计”和“变分推断”的介绍，虽然这两个概念听起来很“学术”，但作者通过生动形象的比喻和图示，让我能够理解它们在生成模型中的作用。比如，最大似然估计就像是在茫茫大海中，寻找最可能产生当前观测到的数据的“船只”；而变分推断则是在寻找一个更简单、更容易处理的“近似船只”。这本书还提到了很多生成模型的应用，比如图像生成、文本生成，甚至还有音乐生成，让我看到了机器学习在创造性领域的巨大潜力。读完这本书，我感觉自己对机器学习的理解又上了一个台阶，不再是停留在“会用”的层面，而是开始对“如何设计”和“为什么这样设计”有了更深的认识。它就像是一把钥匙，为我打开了通往更广阔的机器学习世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事方式简直太吸引人了！我一直对深度学习，尤其是图像识别领域充满了好奇，但市面上的书要么是理论堆砌，要么就是代码示例，很少有能把背后的思想脉络讲清楚的。这本书就抓住了这一点，它没有直接甩给你一个复杂的神经网络结构，而是像讲故事一样，从最基础的感知机开始，一步步地引导你理解卷积神经网络是如何诞生的，以及它为什么能够如此强大。书中对“感受野”这个概念的解释，简直是点睛之笔，我之前一直对CNN中的卷积核是怎么工作的感到困惑，读了这里才恍然大悟，原来它就像是人眼的视网膜，只关注局部区域的信息，然后层层叠加，形成更高级别的抽象。更让我惊喜的是，书中还穿插了一些关于“注意力机制”的讨论，虽然篇幅不长，但却触及了目前深度学习研究的前沿，让我窥见了未来模型发展的一些方向。作者在举例的时候，也特别注重选取那些能够引起读者共鸣的实际应用场景，比如如何用深度学习来识别猫狗，又或者如何构建一个简单的推荐系统。这种“由浅入深，由易到难”的讲解方式，让我在享受阅读乐趣的同时，也获得了扎实的知识积累。我感觉这本书就像是一本“武功秘籍”，把那些复杂的招式拆解开来，让你能够融会贯通，最终掌握其中的精髓。

评分☆☆☆☆☆

读这本书的过程，完全是一种沉浸式的体验！我之前在学习强化学习的时候，最大的困惑就是那个“奖励函数”的设计，感觉特别玄乎，怎么设计一个好的奖励函数，能让智能体学会我想要的行为，简直比写代码还难。这本书在这方面给我的启发太大了！它并没有直接给出一堆现成的奖励函数模板，而是深入分析了在不同的任务场景下，如何理解和定义“成功”，进而设计出能够引导智能体朝着目标前进的奖励信号。书中用了很多生动形象的比喻，比如训练小狗学艺，需要及时给予奖励，但奖励的时机和大小又非常关键。它还探讨了“稀疏奖励”的问题，以及如何通过一些技巧来缓解这个问题，让智能体在初期就能够获得有效的学习信号。我尤其喜欢书中关于“马尔可夫决策过程”的讲解，作者用非常直观的方式，把状态、动作、奖励、转移概率这些概念串联起来，让我彻底理解了强化学习的底层逻辑。读完这部分，我感觉之前学过的很多理论都变得清晰起来了，不再是死记硬背的公式，而是能够被理解和运用的工具。而且，这本书的排版也很好，大量的图示和流程图，让那些抽象的概念变得可视化，大大降低了阅读门槛。

评分☆☆☆☆☆

当一个领域出现了面试宝典，那说明这个领域是真火了。书还不错，查漏补缺用。

评分☆☆☆☆☆

全，浅，是否精髓得看实践。

评分☆☆☆☆☆

2019-66 目前读到的最好的一本介绍机器学习重要知识点的书籍，讲的也够深入浅出，可以作为床头书，强力推荐。

评分☆☆☆☆☆

大概就是讲“面试的点", 如果想概览一下某个主题，或者想深入了解一下某个问题的原理，就不太合适了……

评分☆☆☆☆☆

数学公式感觉好陌生了，值得仔细读一下