百面机器学习,面试必备的机器学习常识宝库

《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。