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第1章 特征工程2

第1节 特征归一化2

第2节 类别型特征4

第3节 高维组合特征的处理6

第4节 组合特征9

第5节 文本表示模型11

第6节 Word2Vec13

第7节 图像数据不足时的处理方法16

第2章 模型评估20

第1节 评估指标的局限性22

第2节 ROC曲线27

第3节 余弦距离的应用33

第4节 A/B测试的陷阱37

第5节 模型评估的方法40

第6节 超参数调优43

第7节 过拟合与欠拟合45

第3章 经典算法48

第1节 支持向量机50

第2节 逻辑回归58

第3节 决策树61

第4章 降维72

第1节 PCA最大方差理论74

第2节 PCA最小平方误差理论78

第3节 线性判别分析82

第4节 线性判别分析与主成分分析86

第5章 非监督学习90

第1节 K均值聚类92

第2节 高斯混合模型102

第3节 自组织映射神经网络106

第4节 聚类算法的评估111

第6章 概率图模型116

第1节 概率图模型的联合概率分布118

第2节 概率图表示121

第3节 生成式模型与判别式模型125

第4节 马尔可夫模型127

第5节 主题模型133

第7章 优化算法140

第1节 有监督学习的损失函数142

第2节 机器学习中的优化问题145

第3节 经典优化算法148

第4节 梯度验证152

第5节 随机梯度下降法155

第6节 随机梯度下降法的加速158

第7节 L1正则化与稀疏性164

第8章 采样170

第1节 采样的作用172

第2节 均匀分布随机数174

第3节 常见的采样方法176

第4节 高斯分布的采样180

第5节 马尔可夫蒙特卡洛采样法185

第6节 贝叶斯网络的采样190

第7节 不均衡样本集的重采样194

第9章 前向神经网络198

第1节 多层感知机与布尔函数200

第2节 深度神经网络中的激活函数207

第3节 多层感知机的反向传播算法211

第4节 神经网络训练技巧217

第5节 深度卷积神经网络222

第6节 深度残差网络229

第10章 循环神经网络234

第1节 循环神经网络和卷积神经网络236

第2节 循环神经网络的梯度消失问题238

第3节 循环神经网络中的激活函数241

第4节 长短期记忆网络243

第5节 Seq2Seq模型247

第6节 注意力机制251

第11章 强化学习256

第1节 强化学习基础258

第2节 视频游戏里的强化学习264

第3节 策略梯度268

第4节 探索与利用272

第12章 集成学习276

第1节 集成学习的种类278

第2节 集成学习的步骤和例子282

第3节 基分类器285

第4节 偏差与方差287

第5节 梯度提升决策树的基本原理291

第6节 XGBoost与GBDT的联系和区别295

第13章 生成式对抗网络298

第1节 初识GANs的秘密300

第2节 WGAN：抓住低维的幽灵307

第3节 DCGAN：当GANs遇上卷积313

第4节 ALI：包揽推断业务319

第5节 IRGAN：生成离散样本323

第6节 SeqGAN：生成文本序列327

第14章 人工智能的热门应用334

第1节 计算广告336

第2节 游戏中的人工智能347

第3节 AI在自动驾驶中的应用360

第4节 机器翻译369

第5节 人机交互中的智能计算372

后记377

作者随笔377

参考文献393