开源！《AI 算法工程师手册》中文教程正式发布！
开源！《AI 算法工程师手册》中文教程正式发布！
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红色石头的个人网站：www.redstonewill.com
最近红色石头在浏览网页的时候，偶然发现一份非常不错的 AI 资源，就是这本《AI 算法工程师手册》 。本文将给大家推荐这本优秀教材，并作详细的介绍。
这本《AI 算法工程师手册》已正式开源，无需购买纸质书籍，可以直接在线阅读，体验感爆棚。在线阅读地址为：
作者简介
首先不得不提一下本书的作者，作者华校专，曾经在阿里巴巴担任资深算法工程师，现任智易科技首席算法研究员。他还是《Python 大战机器学习》书籍的作者。
书籍介绍
这本《AI 算法工程师手册》是作者多年以来学习总结的笔记，经整理之后开源于世。关于为什么将完整书籍开源，作者是这样说的：曾有出版社约稿，但是考虑到出版时间周期较长，而且书本购买成本高不利于技术广泛传播，因此就采取开源的形式。
既然本书是 AI 算法工程师的手册，因此内容非常丰富，基本涵盖了机器学习、深度学习等领域的很多重要理论知识和实战经验，同时也介绍了工程应用中经常使用的 AI 工具和编程库。
书籍整体包含了 5 大块内容，分别是：
- 数学基础
- 统计学习
- 深度学习
- 自然语言处理
- 工具
下面我们分别来看一下各模块的内容。
1. 数学基础
提升 AI 内功心法离不开扎实的数学基础。本书数学基础这部分，作者主要介绍了最重要的 4 点：
- 线性代数基础
- 概率论基础
- 数值计算基础
- 蒙特卡洛方法与 MCMC 采样
例如线性代数部分最基本的基础知识：
2. 统计学习
这部分内容作者花了比较大的篇幅，主要介绍的是机器学习中一些常见的算法，包括线性回归、感知机、支持向量机、决策树、集成学习等。同时还包括模型评估、特征选择、降维等。具体内容如下：
- 机器学习简介
- 线性代数基础
- 支持向量机
- 朴素贝叶斯
- 决策树
- knn
- 集成学习
- 梯度提升树
- 特征工程
- 模型评估
- 降维
- 聚类
- 半监督学习
- EM算法
- 最大熵算法
- 隐马尔可夫模型
- 概率图与条件随机场
- 边际概率推断
每个算法的理论介绍非常详细、数学推导完整，例如支持向量机中关于对偶问题的推导：
3. 深度学习
这部分主要介绍深度学习神经网络的基本知识和模型，包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。具体内容如下：
- 深度学习简介
- 反向传播算法
- 正则化
- 最优化基础
- 卷积神经网络
- 循环神经网络
- 工程实践指导原则
这部分详细介绍了神经网络模型的基本结构和训练方法，例如列举了经典 CNN 结构：LeNet、AlexNet、VGG-Net、Inception、ResNet、ResNet 变种、SENet、DenseNet。
1998 年 LeCun 推出的 LeNet 网络：
4. 自然语言处理
这部分作者主要介绍了自然语言处理领域的 2 个方面：
**1. 主题模型 **
- Unigram Model
- pLSA Model
- LDA Model
- 型讨论
2. 词向量
- 向量空间模型 VSM
- LSA
- Word2Vec
- GloVe
5. 工具
这部分主要介绍了 AI 常用工具和函数库，具体内容如下：
- CRF
- lightgbm
- xgboost
- scikit-learn
- spark
- numpy
- scipy
- matplotlib
- pandas
这部分的内容更加侧重于 AI 实战，包含很多具体函数库的使用教程和代码。例如 lightbgm 是一个快速的，分布式的，高性能的基于决策树算法的梯度提升框架。可用于排序，分类，回归以及很多其他的机器学习任务中。本书对 lightbgm 的安装、各参数含义、调参、使用等都作了详细的介绍，宛如一份优秀的中文文档！
这里附上 lightbgm 简单的 pip 安装方法：
pip install lightgbm
pip install --no-binary :all: lightgbm #从源码编译安装
pip install lightgbm --install-option=--mpi #从源码编译安装 MPI 版本
pip install lightgbm --install-option=--gpu #从源码编译安装 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" #从源码编译安装，指定配置
#可选的配置有：
# boost-root
# boost-dir
# boost-include-dir
# boost-librarydir
# opencl-include-dir
# opencl-library同样，像 xgboost、scikit-learn 等库，书中也作了详尽的解释。除此之外，还有 spark 的内容哦，可以说是非常全面了。
最后
不得不说，这本《AI 算法工程师手册》是一本比较完备的 AI 书籍，既包含了算法理论，也有实战 AI 算法库的使用。作为一份参考手册还是非常不错的！
更重要的是本书完全开源，直接在线阅读就好了。不过注意该书籍仅供个人学习使用，非作者同意不得应用于商业领域。