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推薦序 前言 機器學習演算法工程師的自我修養 第1章 特徵工程 Feature Engineering 01 特徵正規化 02 類別型特徵 03 高維組合特徵的處理 04 組合特徵 05 文字表示模型 06 Word2Vec 07 圖像資料不足時的處理方法 第2章 模型評估 Evaluate Model Performance 01 評估指標的局限性 02 ROC曲線 03 餘弦距離的應用 04 A/B測試的陷阱 05 模型評估的方法 06 超參數調整與最佳化 07 過度擬合與擬合不足 第3章 經典演算法 Classical Algorithm 01 支援向量機 02 邏輯迴歸 03 決策樹 第4章 降維 Dimensionality Reduction 01 PCA最大變異數理論 02 PCA最小均方誤差理論 03 線性判別分析 04 線性判別分析與主成分分析 第5章 非監督學習 Unsupervised Learning 01 K平均群集 02 高斯混合模型 03 自組織對映神經網路 04 群集演算法的評估 第6章 機率圖模型 Probabilistic Graphical Model 01 機率圖模型的聯合機率分布 02 機率圖表示 03 生成式模型與判別式模型 04 馬可夫模型 05 主題模型 第7章 最佳化演算法 Optimization Algorithms 01 監督式學習的損失函數 02 機器學習中的最佳化問題 03 經典最佳化演算法 04 梯度驗證 05 隨機梯度下降法 06 隨機梯度下降法的加速 07 L1正則化與稀疏性 第8章 取樣 Sampling 01 取樣的作用 02 均勻分布亂數 03 常見的取樣方法 04 常態分布的取樣 05 馬可夫鏈蒙地卡羅取樣法 06 貝氏網路的取樣 07 不均衡樣本集的重取樣 第9章 前饋神經網路 Feedforward Neural Network 01 多層感知器與布林函數 02 深度神經網路中的啟動函數 03 多層感知器的反向傳播演算法 04 神經網路訓練技巧 05 深度卷積神經網路 06 深度殘差網路 第10章 遞歸神經網路 Recurrent Neutral Network 01 遞歸神經網路和卷積神經網路 02 遞歸神經網路的梯度消失問題 03 遞歸神經網路的啟動函數 04 長短期記憶網路 05 Seq2Seq模型 06 注意力機制 第11章 強化學習 Reinforcement Learning 01 強化學習基礎 02 電玩遊戲裡的強化學習 03 策略梯度 04 探索與利用 第12章 整合學習 Integrated Learning 01 整合學習的種類 02 整合學習的步驟和例子 03 基分類器 04 偏差與變異數 05 梯度提升決策樹的基本原理 06 XGBoost與GBDT的關聯和區別 第13章 生成式對抗網路 Generative Adversarial Network 01 初識GANs 的秘密 02 WGAN：抓住低維的幽靈 03 DCGAN：當GANs遇上卷積 04 ALI：包攬推論業務 05 IRGAN：產生離散樣本 06 SeqGAN：產生文字序列 第14章 人工智慧的熱門應用 Popular Applications of Artificial Intelligence 01 計算廣告 02 遊戲中的人工智慧 03 AI 在自動駕駛中的應用 04 機器翻譯 05 人機互動中的智慧計算 附錄A 作者隨筆、參考文獻
作者簡介 葫蘆娃 15位Hulu北京創新實驗室人才。 他們利用擅長的機器學習、深度學習等領域知識和演算法模型，建立一套自訂化的機器AI平台，改變著推薦引擎、圖像 / 影片編解碼、內容理解、廣告投放等多項與客戶息息相關的線上業務技術。 編者簡介 諸葛越 現任Hulu公司全球研發副總裁，中國大陸研發中心總經理。 曾任Landscape Mobile公司聯合創始人兼CEO，前雅虎北京全球研發中心產品總監，微軟北京研發中心專案總經理，雅虎美國軟體架構師。 諸葛越獲美國史丹佛大學的計算機碩士與博士，紐約州立大學石溪分校的應用數學碩士，曾就讀於清華大學計算機科學與技術系。 諸葛越的研究結果獲多項專利，2005年榮獲美國計算機學會資料庫專業委員會十年最佳論文獎。
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