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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 Word2Vec 13

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