【干货】机器学习算法工程师必备资源合集！

【导读】今天给大家推荐5本机器学习和R语言数据处理方面的经典畅销书！它们分别是机器学习算法工程师求职必备“面经” --百面机器学习、广告推荐算法的经典--美团机器学习实践、R语言实战、推荐系统实战、深度学习与R语言。（文末附领取方式）

资源一

自2018年面世以来，该书现已成为机器学习算法工程师求职面试必备圣经。《百面机器学习算法工程师带你去面试》收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答，其中大部分源于Hulu算法研究岗位的真实场景。本书从日常工作、生活中各种有趣的现象出发，不仅囊括了机器学习的基本知识 ，而且还包含了成为出众算法工程师的相关技能，更重要的是凝聚了笔者对人工智能领域的一颗热忱之心，旨在培养读者发现问题、解决问题、扩展问题的能力，建立对机器学习的热爱，共绘人工智能世界的宏伟蓝图。

《百面机器学习算法工程师带你去面试》高清PDF版，部分目录如下：

资源二

美团算法团队由数百名优秀算法工程师组成，负责构建美团这个生活服务互联网大平台的“大脑”，涵盖搜索、推荐、广告、风控、机器学习、计算机视觉、语音、自然语言处理、智能调度、机器人和无人配送等多个技术方向，在帮助美团数亿活跃用户改善用户体验的同时，也帮助餐饮、酒店、婚庆、丽人、亲子等200多个行业的数百万商户提升运营效率。我们致力于通过算法和人工智能技术，帮大家吃得更好，活得更好。

市面上很多机器学习的图书往往更加偏重理论，而这本书侧重于机器学习算法如何在真实业务场景的落地，而且所使用的都是美团公司内部的真实案例，适合有一定机器学习基础的工程技术人员，也适合在校学生和研究者了解机器学习的理论以及算法如何在美团这样的大型互联网公司落地。

部分目录展示：

资源三

数据时代已经到来，但数据分析、数据挖掘人才却十分短缺。由于“大数据”对每个领域的决定性影响，　相对于经验和直觉，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并作出科学、客观的决策越来越重要。开源软件R是世界上最流行的数据分析、统计计算及制图语言，几乎能够完成任何数据处理任务，可安装并运行于所有主流平台，为我们提供了成千上万的专业模块和实用工具，是从大数据中获取有用信息的绝佳工具。　　

本书从解决实际问题入手，尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能、展示了各种实用的统计示例，而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。通读本书，你将全面掌握使用R语言进行数据分析、数据挖掘的技巧，并领略大量探索和展示数据的图形功能，从而更加高效地进行分析与沟通。想要成为倍受高科技企业追捧的、炙手可热的数据分析师吗？想要科学分析数据并正确决策吗？不妨从本书开始，挑战大数据，用R开始炫酷的数据统计与分析吧！

资源四

主要内容

• 第1章概述了建议并概述了关键要素。它提供了对推荐系统是什么以及如何工作的广泛理解。

• 第2章介绍如何理解用户及其行为，并介绍从用户收集数据的方法。

• 第3章介绍了网站分析，并展示了如何实施仪表板，以便跟踪推荐人。

• 第4章讨论了行为数据如何转化为评级。

• 第5章介绍非个性化建议。

• 第6章概述了新用户和产品的问题，并提供了简单的解决方案。

• 第7章讨论了计算用户或电影等内容项之间相似性的公式。

• 第8章介绍了使用协同过滤的个性化建议。

• 第9章介绍了离线评估推荐人的指标，并概述了在线提出建议的方法。

• 第10章介绍了基于内容的过滤，它使用不同类型的算法（如Latent Dirichlet Allocation和TF-IDF）查找内容的相似性。

• 第11章回到第8章介绍的协同过滤，但现在使用降维方法进行讨论

• 第12章介绍了混合推荐者类型的方法。

• 第13章介绍了排名算法和学习排名建议的方法。

• 第14章概述了本书，展望未来，接下来要学习的主题，进一步理解的书籍，以及算法和背景的思考

资源五

目录章节信息：

第1章引言
第2章深度神经网络DNN
第3章卷积神经网络CNN
第4章递归神经网络RNN
第5章自编码网络AE
第6章堆栈自编码网络SA
第7章受限玻耳兹曼机RBM
第8章深度置信网络DBN
第9章MXNetR
第10章word2vec的R语言实现
第11章R语言其他深度学习包

获取方式：

1. 关注公众号：深度学习技术前沿

2. 在 消息对话框 回复：MLR 即可以获取上面全部资料哈~

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