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《百面机器学习》聚焦算法面试核心需求，通过真实场景题目解析，系统梳理机器学习知识体系。感兴趣的读者可下载该书籍的电子版，解锁算法面试与技术提升的关键要点。
书籍基本信息
本书由诸葛越主编，Hulu北京创新实验室团队（葫芦娃）著，2018年8月由人民邮电出版社出版。全书以面试题为切入点，覆盖14个核心章节，共收录超100道经典题目，定价89元，ISBN为9787115487360，豆瓣评分8.6分，52.1%读者给予五星好评，是算法工程师面试备考的权威参考资料。
内容简介
全书以“基础理论—模型实践—前沿应用”为逻辑主线，构建算法工程师必备知识体系：
- 基础能力篇：
- 特征工程（第1章）：详解特征归一化、类别型特征处理、高维组合特征构建及文本表示模型（如Word2Vec）。
- 模型评估（第2章）：解析ROC曲线、余弦距离、A/B测试陷阱及超参数调优策略。
- 经典算法（第3-4章）：涵盖支持向量机、逻辑回归、决策树等传统算法，以及PCA、线性判别分析（LDA）等降维技术。
- 进阶技术篇：
- 神经网络与强化学习（第9-11章）：深入前向神经网络（CNN/ResNet）、循环神经网络（LSTM/Seq2Seq）、强化学习（策略梯度/探索利用）的原理与训练技巧。
- 生成式对抗网络（GANs）（第13章）：介绍WGAN、DCGAN、SeqGAN等变体模型，解析生成模型在图像、文本领域的应用。
- 工程实践与应用篇：
- 集成学习（第12章）：对比Boosting与Bagging原理，详解XGBoost与GBDT的核心差异。
- 人工智能应用（第14章）：聚焦计算广告、自动驾驶、机器翻译等前沿场景，展现技术落地路径。
作者简介
- 诸葛越：Hulu全球研发副总裁，中国研发中心总经理，斯坦福大学计算机博士，曾任职于雅虎、微软等企业，在数据库与人工智能领域拥有多项专利及学术成果。
- 葫芦娃团队：Hulu北京创新实验室15位算法工程师，深耕机器学习、深度学习技术，主导AI平台开发，覆盖推荐引擎、广告投放等核心业务场景，具备丰富的工业界实战经验。
章节目录
- 基础模块
- 第1-4章：特征工程、模型评估、经典算法、降维技术。
- 核心算法
- 第5-8章：非监督学习、概率图模型、优化算法、采样技术。
- 深度学习
- 第9-10章：前向神经网络（CNN/ResNet）、循环神经网络（LSTM/注意力机制）。
- 前沿与应用
- 第11-14章：强化学习、集成学习、生成对抗网络、人工智能热门应用场景。
《百面机器学习》以“面试题解析+原理拓展+场景应用”为特色，帮助读者构建从理论到实践的完整知识链条。欢迎下载该书籍的电子版，获取面试高频考点与工业界实战经验。
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