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当然，匠心精神诚可贵，知识储备作为成功的根底亦必不可少，这也是我们写作这本书的初衷。扎实的数学基础、完整的算法体系、深入的模型理解，是我们想传达给读者的精华之所在。本书前几章内容，如特征工程、模型评估、经典模型等，是机器学习领域的基石，是每个算法工程师应该融会贯通，内化于自己知识体系中的。而想成为一个研究专业或是应用领域的专家，则需要在技能树中的某几个分支不断生长发展。或许大家都听过啤酒与尿布的小故事，但搭建一个成熟、稳定的推荐系统，不仅需要通晓降维（第4章）、优化算法（第7章），更要对神经网络（第9章、第10章）、强化学习（第11章）等新生代模型不断钻研、深入理解，将学术前沿与产品形态紧密结合。例如，若是在技能树中专攻马尔可夫模型、主题模型（第6章），建立完整的概率图模型知识网络，并将循环神经网络（第10章）的理论体系融会贯通，形成自己独到的理解和感悟，便可以在机器翻译、语音聊天助手等自然语言处理的应用场景中驾轻就熟，游刃有余。
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成为机器学习算法工程师的道路固然崎岖，却充满着旖旎和壮阔。你需要做的只是，想清自己真正想成为的那个角色，踏踏实实地在本书中汲取足够多的养分，然后，静静合上书页，在生活中体会种种细节，感受机器学习的璀璨多姿。
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葫芦娃
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2018年4月
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问题 页码 难度级 笔记 第1章 特征工程 为什么需要对数值类型的特征做归一化？ 002 ★☆☆☆☆ 怎样处理类别型特征？ 004 ★★☆☆☆ 什么是组合特征？如何处理高维组合特征？ 006 ★★☆☆☆ 怎样有效地找到组合特征？ 009 ★★☆☆☆ 有哪些文本表示模型？它们各有什么优缺点？ 011 ★★☆☆☆ 如何缓解图像分类任务中训练数据不足带来的问题？ 016 ★★☆☆☆ Word2Vec是如何工作的？它和隐狄利克雷模型有什么区别与联系？ 013 ★★★☆☆ 第2章 模型评估 准确率的局限性。 022 ★☆☆☆☆ 精确率与召回率的权衡。 023 ★☆☆☆☆ 平方根误差的“意外”。 025 ★☆☆☆☆ 什么是ROC曲线？ 027 ★☆☆☆☆ 为什么要进行在线A/B测试？ 037 ★☆☆☆☆ 如何进行线上A/B测试？ 038 ★☆☆☆☆ 过拟合和欠拟合具体是指什么现象？ 045 ★☆☆☆☆ 如何绘制ROC曲线？ 028 ★★☆☆☆ 如何计算AUC？ 030 ★★☆☆☆ 为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离？ 033 ★★☆☆☆ 如何划分实验组和对照组？ 038 ★★☆☆☆ 模型评估过程中的验证方法及其优缺点。 040 ★★☆☆☆ 能否说出几种降低过拟合和欠拟合风险的方法？ 046 ★★☆☆☆ ROC曲线相比P-R曲线有什么特点？ 030 ★★★☆☆ 余弦距离是否是一个严格定义的距离？ 034 ★★★☆☆ 自助法采样在极限情况下会有多少数据从未被选择过？ 041 ★★★☆☆ 超参数有哪些调优方法？ 043 ★★★☆☆ 第3章 经典算法 逻辑回归相比线性回归，有何异同？ 058 ★★☆☆☆ 决策树有哪些常用的启发函数？ 062 ★★☆☆☆ 线性可分的两类点在SVM分类超平面上的投影仍然线性可分吗？ 051 ★★★☆☆ 证明存在一组参数使得高斯核SVM的训练误差为0。 054 ★★★☆☆ 加入松弛变量的SVM的训练误差可以为0吗？ 056 ★★★☆☆ 用逻辑回归处理多标签分类任务的一些相关问题。 059 ★★★☆☆ 如何对决策树进行剪枝？ 067 ★★★☆☆ 训练误差为0的SVM分类器一定存在吗？ 055 ★★★★☆ 第4章 降维 从最大方差的角度定义PCA的目标函数并给出求解方法。 074 ★★☆☆☆ 从回归的角度定义PCA的目标函数并给出对应的求解方法。 078 ★★☆☆☆ 线性判别分析的目标函数以及求解方法。 083 ★★☆☆☆ 线性判别分析与主成分分析的区别与联系 086 ★★☆☆☆ 第5章 非监督学习 K均值聚类算法的步骤是什么？ 093 ★★☆☆☆ 高斯混合模型的核心思想是什么？它是如何迭代计算的？ 103 ★★☆☆☆ K均值聚类的优缺点是什么？如何对其进行调优？ 094 ★★★☆☆ 针对K均值聚类的缺点，有哪些改进的模型？ 097 ★★★☆☆ 自组织映射神经网络是如何工作的？它与K均值算法有何区别？ 106 ★★★☆☆ 怎样设计自组织映射神经网络并设定网络训练参数？ 109 ★★★☆☆ 以聚类算法为例，如何区分两个非监督学习算法的优劣？ 111 ★★★☆☆ 证明K均值聚类算法的收敛性。 099 ★★★★☆ 第6章 概率图模型 写出图6.1（a）中贝叶斯网络的联合概率分布。 118 ★☆☆☆☆ 写出图6.1（b）中马尔可夫网络的联合概率分布。 119 ★☆☆☆☆ 解释朴素贝叶斯模型的原理，并给出概率图模型表示。 121 ★★☆☆☆ 解释最大熵模型的原理，并给出概率图模型表示。 122 ★★☆☆☆ 常见的主题模型有哪些？试介绍其原理。 133 ★★☆☆☆ 如何确定LDA模型中的主题个数？ 136 ★★☆☆☆ 常见的概率图模型中，哪些是生成式的，哪些是判别式的？ 125 ★★★☆☆ 如何对中文分词问题用隐马尔可夫模型进行建模和训练？ 128 ★★★☆☆ 如何用主题模型解决推荐系统中的冷启动问题？ 137 ★★★☆☆ 最大熵马尔可夫模型为什么会产生标注偏置问题？如何解决？ 129 ★★★★☆ 第7章 优化算法 有监督学习涉及的损失函数有哪些？ 142 ★☆☆☆☆ 训练数据量特别大时经典梯度法存在的问题，如何改进？ 155 ★☆☆☆☆ 机器学习中哪些是凸优化问题？哪些是非凸优化问题？ 145 ★★☆☆☆ 无约束优化问题的求解。 148 ★★☆☆☆ 随机梯度下降法失效的原因。 158 ★★☆☆☆ 如何验证求目标函数梯度功能的正确性？ 152 ★★★☆☆ 随机梯度下降法的一些变种。 160 ★★★☆☆ L1正则化使得模型参数具有稀疏性的原理是什么？ 164 ★★★☆☆ 第8章 采样 如何编程实现均匀分布随机数生成器？ 174 ★☆☆☆☆ 简述MCMC采样法的主要思想。 185 ★☆☆☆☆ 举例说明采样在机器学习中的应用。 172 ★★☆☆☆ 简单介绍几种常见的MCMC采样法。 186 ★★☆☆☆ MCMC采样法如何得到相互独立的样本？ 187 ★★☆☆☆ 简述一些常见的采样方法的主要思想和具体操作。 176 ★★★☆☆ 如何对高斯分布进行采样？ 180 ★★★☆☆ 如何对贝叶斯网络进行采样？ 190 ★★★☆☆ 当训练集中正负样本不均衡时，如何处理数据以更好地训练分类模型？ 194 ★★★☆☆ 第9章 前向神经网络
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百面机器学习：算法工程师带你去面试 第1章 特征工程
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俗话说，“巧妇难为无米之炊”。在机器学习中，数据和特征便是“米”，模型和算法则是“巧妇”。没有充足的数据、合适的特征，再强大的模型结构也无法得到满意的输出。正如一句业界经典的话所说，“Garbage in，garbage out”。对于一个机器学习问题，数据和特征往往决定了结果的上限，而模型、算法的选择及优化则是在逐步接近这个上限。
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特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现数据的过程。在实际工作中，特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。
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本章主要讨论以下两种常用的数据类型。
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（1）结构化数据。结构化数据类型可以看作关系型数据库的一张表，每列都有清晰的定义，包含了数值型、类别型两种基本类型；每一行数据表示一个样本的信息。
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（2）非结构化数据。非结构化数据主要包括文本、图像、音频、视频数据，其包含的信息无法用一个简单的数值表示，也没有清晰的类别定义，并且每条数据的大小各不相同。
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百面机器学习：算法工程师带你去面试 [:1700532168]
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百面机器学习：算法工程师带你去面试 01 特征归一化
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为了消除数据特征之间的量纲影响，我们需要对特征进行归一化处理，使得不同指标之间具有可比性。例如，分析一个人的身高和体重对健康的影响，如果使用米（m）和千克（kg）作为单位，那么身高特征会在1.6～1.8m的数值范围内，体重特征会在50～100kg的范围内，分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的体重特征。想要得到更为准确的结果，就需要进行特征归一化（Normalization）处理，使各指标处于同一数值量级，以便进行分析。
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知识点
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特征归一化
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问题 为什么需要对数值类型的特征做归一化？
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难度：★☆☆☆☆
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分析与解答
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对数值类型的特征做归一化可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内。最常用的方法主要有以下两种。
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