华校专AI算法工程师手册：开源笔记详解

"《AI算法工程师手册》是由华校专撰写的实用指南，作者具有深厚的背景，曾任职于阿里巴巴并担任资深算法工程师，目前是智易科技的首席算法研究员，同时还是《Python大战机器学习》的作者。这本书是作者长期学习和实践经验的结晶，旨在分享机器学习和深度学习的核心知识。 该手册分为数学基础和统计学习两大部分。在数学基础部分，涵盖了线性代数的基础概念，如向量和矩阵运算，以及概率论基础，包括概率与分布、期望、方差、大数定律、中心极限定理等，还有数值计算基础，涉及数值稳定性、条件数、梯度下降法、牛顿法等优化算法。此外，还介绍了常用函数，如sigmoid、softplus等，以及它们在机器学习中的应用。 统计学习章节中，首先简要介绍了机器学习的基本概念和监督学习，接着深入解析了线性代数在机器学习中的应用，如线性回归、广义线性模型等，以及支持向量机的线性可分和非线性版本，支持向量回归和SVDD。朴素贝叶斯、决策树、k近邻算法等内容也得到了详细阐述。集成学习部分则涵盖了Boosting、Bagging等方法，以及梯度提升树，如XGBoost和LightGBM。特征工程则是另一个关键章节，涉及缺失值处理、特征编码、数据预处理、特征选择和稀疏表示等实践技巧。 值得注意的是，由于出版周期较长且成本较高，作者选择以开源形式分享这些笔记，强调其仅限个人学习使用，非授权不得用于商业用途。读者可以在学习过程中相互交流和探讨，华校专提供了邮箱huaxz1986@163.com作为联系方式。这本手册对于想要深入理解机器学习算法和技术的工程师来说，是一份宝贵的资源。"