- 面试知识体系零散：系统梳理机器学习面试中高频出现的知识点，帮助读者建立完整的知识框架，从容应对技术面试。
- 特征工程实操薄弱：深入讲解特征归一化、类别型特征处理、高维组合特征等实战技巧，解决实际项目中特征处理难题。
- 算法原理理解不深：剖析常见机器学习算法的数学原理与推导过程，帮助读者从本质上理解算法，而非死记硬背。
- 模型评估与优化困惑：介绍模型评估指标、过拟合与欠拟合、超参数调优等方法，提升模型泛化能力。
- 缺乏面试经验：通过真实面试题解析，让读者了解面试官的考察思路，掌握答题技巧与沟通策略。
★★★
中级
入门初级中级进阶高级
- 求职面试者：准备机器学习算法工程师岗位面试的应届生和转行人员，需要系统复习面试知识点。
- 初级算法工程师：已入行但希望夯实基础、提升技术深度的从业者，可通过本书查漏补缺。
- 数据科学爱好者：对机器学习感兴趣，希望了解算法工程师面试要求和知识体系的读者。
- 高校学生：计算机、数学、统计等相关专业学生，希望将理论知识转化为面试竞争力。
- 按章节顺序阅读：建议从特征工程开始，逐步深入模型评估、经典算法和深度学习，循序渐进构建知识体系。
- 重点攻克高频考点：特征工程、模型评估和经典算法章节是面试高频考点，需反复阅读并动手推导。
- 结合面试题练习：每章后的面试题要独立思考并尝试作答，再对照解析查漏补缺。
- 配合代码实践：对书中算法原理，建议用Python或R动手实现，加深理解。
- 模拟面试：读完本书后，可找同伴进行模拟面试，检验学习效果并提升表达能力。
- 完整知识框架：掌握机器学习面试所需的核心知识体系，涵盖特征工程、模型评估、经典算法与深度学习。
- 实战特征处理能力：学会处理归一化、类别特征、高维组合特征等实际工程问题。
- 算法原理深度理解：能够推导常见机器学习算法的数学原理，理解其优缺点与适用场景。
- 面试答题技巧：掌握面试官考察思路，学会结构化表达与沟通，提升面试通过率。
- 模型优化能力：学会模型评估、超参数调优与过拟合处理方法，提升模型泛化性能。
📖 书籍简介
作 者:葫芦娃 著 诸葛越 编
定 价:89
出 版 社:人民邮电出版社
出版日期:2018年08月01日
页 数:397
装 帧:平装
ISBN:9787115487360
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推荐序
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● 前言
●
● 机器学习算法工程师的自我修养
●
● 章特征工程
●
● 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
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●部分目录
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● 前言
●
● 机器学习算法工程师的自我修养
●
● 章特征工程
●
● 节特征归一化
●
● 第2节类别型特征
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● 第3节高维组合特征的处理
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● 第4节组合特征
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● 第5节文本表示模型
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● 第6节Word2Vec
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●部分目录
内容待完善
葫芦娃 著 诸葛越 编
诸葛越，现任Hulu公司优选研发副总裁，中国研发中心总经理。曾任Landscape Mobile 公司联合创始人兼CEO，前雅虎北京优选研发中心产品总监， 微软北京研发中心项目总经理，雅虎美国不错软件架构师。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，2005年获美国计算机学会数据库专业委员会十年很好论文奖。
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，改变着推荐引等
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，改变着推荐引等
📑 章节目录
- 机器学习算法工程师的自我修养
- 特征工程：特征归一化与类别型特征
- 特征工程：高维组合特征与文本表示模型
- 模型评估：准确率、精确率、召回率与F1值
- 模型评估：ROC曲线与AUC指标
- 经典算法：线性回归与逻辑回归
- 经典算法：决策树与集成学习
- 经典算法：支持向量机与核方法
- 经典算法：聚类算法与降维方法
- 深度学习：神经网络基础与反向传播
- 深度学习：卷积神经网络与循环神经网络
- 面试实战：高频面试题解析与答题技巧
