百面机器学习
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...
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...
与使用数学语言或计算机编程语言讲解算法的书不同,本书另辟蹊径,用通俗易懂的人类语言以及大量有趣的示例和插图讲解10多种前沿的机器学习算法。内容涵盖k均值聚类、主成分分析、关联规则、社会网络分析等无监督学习算法,以及回归分析、k最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等监督学习算法,并概述强化学习算法的思想。任何对机器学习和数据科学怀有好奇心的人都可以通过本书构建知识体系。 ...
如今,机器学习正在互联网上下掀起热潮,而Python则是非常适合开发机器学习系统的一门优秀语言。作为动态语言,它支持快速探索和实验,并且针对Python的机器学习算法库的数量也与日俱增。本书最大的特色,就是结合实例分析教会读者如何通过机器学习解决实际问题。 本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式,首先从Python与机器学习的关系讲起,再介绍一些库,然后就开始基于数据集进行比较...
《阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇》聚焦机器学习算法建模及相关技术,以工业蒸汽量预测、天猫用户重复购买预测、O2O优惠券预测和阿里云安全恶意程序检测等四个天池经典赛题作为实战案例,针对实际赛题按照赛题理解、数据探索、特征工程、模型训练、模型验证、特征优化、模型融合等步骤,将赛题的解决方案从0到1层层拆解、详细说明,在展现专业选手解题过程的同时,配以丰富的相关技术知识作为补充。 ...
《机器视觉算法与应用(双语版)》是一本关于机器视觉算法与应用的中英文对照版教材。是第一本有关机器视觉软件的教材,详细介绍了机器视觉的各种算法,以及有关这些算法的实际应用。《机器视觉算法与应用》(双语版)的三位作者在MVTec公司负责著名机器视觉算法软件包HALCON的研发工作,同时还在幕尼黑工业大学(TUM)担任客座学者从事机器视觉研究教学工作,具备深厚的理论功底和实战经验。作者在《机...
《大数据时代的算法:机器学习、人工智能及其典型实例》介绍在互联网行业中经常涉及的算法,包括排序算法、查找算法、资源分配算法、路径分析算法、相似度分析算法,以及与机器学习相关的算法,包括数据分类算法、聚类算法、预测与估算算法、决策算法、关联规则分析算法及推荐算法。《大数据时代的算法:机器学习、人工智能及其典型实例》涉及的相关算法均为解决实际问题中的主流算法,对于工作和学习都有实际参考意义...
统计学习理论是研究利用经验数据进行机器学习的一种一般理论,属于计算机科学、模式识别和应用统计学相交叉与结合的范畴,其主要创立者是本书作者。统计学习理论基本内容诞生于20世纪60~70年代,到90年代中期发展到比较成熟并受到世界机器学习界的广泛重视,其核心内容反映在Vapnik的两部重要著作中,本书即是其中一部,另一部是《统计学习理论的本质》。 由于较系统地考虑了有限样本的情况,统计学习...
在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知 所措。本书从算法和Python 语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。 书专注于两类核心的“算法族”,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来 展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7 章,详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。 本书...
周志华老师的《机器学习》(俗称“西瓜书”)是机器学习领域的经典入门教材之一。本书(俗称“南瓜书”)基于Datawhale 成员自学“西瓜书”时记下的笔记编著而成,旨在对“西瓜书”中重难点公式加以解析,以及对部分公式补充具体的推导细节。 全书共16 章,与“西瓜书”章节、公式对应,每个公式的推导和解析都以本科数学基础的视角进行讲解,希望能够帮助读者达到“理工科数学基础扎实点的大二下...
这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本进行了全面更新,通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架,从零帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。 全书分为两部分。第一部分介绍机器学习基础,涵盖以下主题:什么是机器学习,它试图解决什么问题,以及系统的主要类别和基本概念;第二部分介绍神经网络和深度学习,涵盖以下...