最近紅色石頭在瀏覽網(wǎng)頁的時(shí)候，偶然發(fā)現(xiàn)一份非常不錯(cuò)的 AI 資源，就是這本《AI 算法工程師手冊(cè)》 。本文將給大家推薦這本優(yōu)秀教材，并作詳細(xì)的介紹。

這本《AI 算法工程師手冊(cè)》已正式開源，無需購買紙質(zhì)書籍，可以直接在線閱讀，體驗(yàn)感爆棚。在線閱讀地址為：

http://www.huaxiaozhuan.com/

作者簡介

首先不得不提一下本書的作者，作者華校專，曾經(jīng)在阿里巴巴擔(dān)任資深算法工程師，現(xiàn)任智易科技首席算法研究員。他還是《Python 大戰(zhàn)機(jī)器學(xué)習(xí)》書籍的作者。

書籍介紹

這本《AI 算法工程師手冊(cè)》是作者多年以來學(xué)習(xí)總結(jié)的筆記，經(jīng)整理之后開源于世。關(guān)于為什么將完整書籍開源，作者是這樣說的：曾有出版社約稿，但是考慮到出版時(shí)間周期較長，而且書本購買成本高不利于技術(shù)廣泛傳播，因此就采取開源的形式。

既然本書是 AI 算法工程師的手冊(cè)，因此內(nèi)容非常豐富，基本涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的很多重要理論知識(shí)和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)也介紹了工程應(yīng)用中經(jīng)常使用的 AI 工具和編程庫。

書籍整體包含了 5 大塊內(nèi)容，分別是：

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)

自然語言處理

工具

下面我們分別來看一下各模塊的內(nèi)容。

1. 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

提升 AI 內(nèi)功心法離不開扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。本書數(shù)學(xué)基礎(chǔ)這部分，作者主要介紹了最重要的 4 點(diǎn)：

1. 線性代數(shù)基礎(chǔ)

2. 概率論基礎(chǔ)

3. 數(shù)值計(jì)算基礎(chǔ)

4. 蒙特卡洛方法與 MCMC 采樣

例如線性代數(shù)部分最基本的基礎(chǔ)知識(shí)：

2. 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)

這部分內(nèi)容作者花了比較大的篇幅，主要介紹的是機(jī)器學(xué)習(xí)中一些常見的算法，包括線性回歸、感知機(jī)、支持向量機(jī)、決策樹、集成學(xué)習(xí)等。同時(shí)還包括模型評(píng)估、特征選擇、降維等。具體內(nèi)容如下：

0. 機(jī)器學(xué)習(xí)簡介

1. 線性代數(shù)基礎(chǔ)

2. 支持向量機(jī)

3. 樸素貝葉斯

4. 決策樹

5. knn

6. 集成學(xué)習(xí)

7. 梯度提升樹

8. 特征工程

9. 模型評(píng)估

10. 降維

11. 聚類

12. 半監(jiān)督學(xué)習(xí)

13. EM算法

14. 最大熵算法

15. 隱馬爾可夫模型

16. 概率圖與條件隨機(jī)場

17. 邊際概率推斷

每個(gè)算法的理論介紹非常詳細(xì)、數(shù)學(xué)推導(dǎo)完整，例如支持向量機(jī)中關(guān)于對(duì)偶問題的推導(dǎo)：

3. 深度學(xué)習(xí)

這部分主要介紹深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)和模型，包括前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。具體內(nèi)容如下：

0. 深度學(xué)習(xí)簡介

2. 反向傳播算法

3. 正則化

4. 最優(yōu)化基礎(chǔ)

5. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

6. 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

7. 工程實(shí)踐指導(dǎo)原則

這部分詳細(xì)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法，例如列舉了經(jīng)典 CNN 結(jié)構(gòu)：LeNet、AlexNet、VGG-Net、Inception、ResNet、ResNet 變種、SENet、DenseNet。

1998 年 LeCun 推出的 LeNet 網(wǎng)絡(luò)

4. 自然語言處理

這部分作者主要介紹了自然語言處理領(lǐng)域的 2 個(gè)方面：

1. 主題模型

Unigram Model

pLSA Model

LDA Model

型討論

2. 詞向量

向量空間模型 VSM

LSA

Word2Vec

GloVe

5. 工具

這部分主要介紹了 AI 常用工具和函數(shù)庫，具體內(nèi)容如下：

1. CRF

2. lightgbm

3. xgboost

4. scikit-learn

5. spark

6. numpy

7. scipy

8. matplotlib

9. pandas

這部分的內(nèi)容更加側(cè)重于 AI 實(shí)戰(zhàn)，包含很多具體函數(shù)庫的使用教程和代碼。例如 lightbgm 是一個(gè)快速的，分布式的，高性能的基于決策樹算法的梯度提升框架?？捎糜谂判?，分類，回歸以及很多其他的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中。本書對(duì) lightbgm 的安裝、各參數(shù)含義、調(diào)參、使用等都作了詳細(xì)的介紹，宛如一份優(yōu)秀的中文文檔！

這里附上 lightbgm 簡單的 pip 安裝方法：

pipinstall lightgbmpip install --no-binary :all: lightgbm#從源碼編譯安裝pip install lightgbm --install-option=--mpi#從源碼編譯安裝 MPI 版本pip install lightgbm --install-option=--gpu#從源碼編譯安裝 GPU 版本pip install lightgbm --install-option=--gpu --install-option="--opencl-include-dir=/usr/local/cuda/include/"--install-option="--opencl-library=/usr/local/cuda/lib64/libOpenCL.so"#從源碼編譯安裝，指定配置#可選的配置有：# boost-root# boost-dir# boost-include-dir# boost-librarydir# opencl-include-dir# opencl-library

同樣，像 xgboost、scikit-learn 等庫，書中也作了詳盡的解釋。除此之外，還有 spark 的內(nèi)容哦，可以說是非常全面了。

最后

不得不說，這本《AI 算法工程師手冊(cè)》是一本比較完備的 AI 書籍，既包含了算法理論，也有實(shí)戰(zhàn) AI 算法庫的使用。作為一份參考手冊(cè)還是非常不錯(cuò)的！

更重要的是本書完全開源，直接在線閱讀就好了。不過注意該書籍僅供個(gè)人學(xué)習(xí)使用，非作者同意不得應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域。