寶典收錄了超過100道機器學習演算法工程師的面試題目和解答，其中大部分源於Hulu演算法研究崗位的真實場景。本書從日常工作、生活中各種有趣的現象出發，不僅囊括了機器學習的基本知識，而且還包含了成為優秀演算法工程師的相關技能。
本書共有14個章節，將從特徵工程、模型評估、降維等經典機器學習領域出發，構建一個演算法工程師必備的知識體系。
寶典目錄：
部分寶典內容截圖：
影象資料不足時的處理方法：在機器學習中，絕大部分模型都需要大量的資料進行訓練和學習（包括有監督學習和無監督學習），然而在實際應用中經常會遇到訓練資料不足的問題。
貝葉斯網路的取樣：機率圖模型經常被用來描述多個隨機變數的聯合機率分佈。貝葉斯網路，又稱信念網路或有向無環圖模型。它是一種機率圖模型，，，
抓住低維的精靈：想象貓和老鼠這部動畫的一個鏡頭，老鼠Jerry被它的勁敵Tom貓一路追趕，突然Jerry發現牆上掛了很多照片，其中一張的背景是海邊浴場，沙灘上有密密麻麻很多人，Jerry一下子跳了進去，混在人群中消失了，Tom怎麼也找不到Jerry。
三維的Jerry變成了一個二維的Jerry，躲過了Tom。
一個新的問題是：Jerry對於原三維世界來說是否還存在？
當GANs遇上卷積：雖然GANs一開始用於影象生成，但是沒有馬上應用卷積神經網路。通常提到影象，人們會想到卷積神經網路，為什麼GANs最初時沒有用它呢？
自動駕駛和人工智慧：人工智慧的很多應用場景有較寬鬆的容錯性，例如掃地機器人撞到障礙物，可以退後再找路徑；Siri的語音識別錯了，使用者多說幾遍就行了。然而自動駕駛應用，則要求更加嚴苛的安全標準......
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