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机器学习设计模式(影印版)书籍详细信息

  • ISBN:9787564195540
  • 作者:暂无作者
  • 出版社:暂无出版社
  • 出版时间:2021-7
  • 页数:暂无页数
  • 价格:暂无价格
  • 纸张:暂无纸张
  • 装帧:暂无装帧
  • 开本:暂无开本
  • 语言:未知
  • 丛书:暂无丛书
  • TAG:暂无
  • 豆瓣评分:暂无豆瓣评分

内容简介:

《机器学习设计模式(影印版)》中的设计模式针对机器学习中反复出现的问题给出实践和解决方案。作者为来自谷歌的三位工程师,他们整理了已证实的方法,帮助数据科学家解决整个机器学习过程中的常见问题。这些设计模式将数百位专家的经验转化成直接、易懂的建议。在这本书中,你会找到关于数据和问题表示、操作化、可重复性、可复现性、灵活性、可解释性和公平性的30种模式的详细解释。每个模式包括对问题的描述、各种可能的解决方案,以及针对你的情况选择技术的建议。你将学习:

·识别和减轻在训练、评估以及部署机器学习模型时的常见挑战

·为不同类型的机器学习模型表示数据,包括嵌入、特征交叉等

·针对具体问题选择合适的模型类型

·使用检查点、分发策略和超参数优化,建立一个鲁棒的训练循环

·部署可扩展的机器学习系统,通过它你可以再训练和更新以反映新的数据

·为用户解释模型的预测结果,确保模型公平地对待用户

·提高模型的准确性、可复现性和弹性

书籍目录:

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作者介绍:

Valliappa(Lak)Lakshmanan是谷歌云数据分析和人工智能解决方案的全球负责人。

Sara Robinson是谷歌云团队的开发者和倡导者,专注于机器学习。

Michael Munn是谷歌的机器学习解决方案工程师,他帮助客户设计、实现和部署机器学习模型。

出版社信息:

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书籍摘录:

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原文赏析:

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其它内容:

书籍介绍

《机器学习设计模式(影印版)》中的设计模式针对机器学习中反复出现的问题给出实践和解决方案。作者为来自谷歌的三位工程师,他们整理了已证实的方法,帮助数据科学家解决整个机器学习过程中的常见问题。这些设计模式将数百位专家的经验转化成直接、易懂的建议。在这本书中,你会找到关于数据和问题表示、操作化、可重复性、可复现性、灵活性、可解释性和公平性的30种模式的详细解释。每个模式包括对问题的描述、各种可能的解决方案,以及针对你的情况选择技术的建议。你将学习:

·识别和减轻在训练、评估以及部署机器学习模型时的常见挑战

·为不同类型的机器学习模型表示数据,包括嵌入、特征交叉等

·针对具体问题选择合适的模型类型

·使用检查点、分发策略和超参数优化,建立一个鲁棒的训练循环

·部署可扩展的机器学习系统,通过它你可以再训练和更新以反映新的数据

·为用户解释模型的预测结果,确保模型公平地对待用户

·提高模型的准确性、可复现性和弹性

书籍真实打分

故事情节:3分

人物塑造:6分

主题深度:6分

文字风格:5分

语言运用:9分

文笔流畅:6分

思想传递:8分

知识深度:3分

知识广度:8分

实用性:3分

章节划分:4分

结构布局:5分

新颖与独特:6分

情感共鸣:5分

引人入胜:7分

现实相关:6分

沉浸感:9分

事实准确性:6分

文化贡献:8分

网站评分

书籍多样性:3分

书籍信息完全性:6分

网站更新速度:3分

使用便利性:4分

书籍清晰度:3分

书籍格式兼容性:6分

是否包含广告:7分

加载速度:8分

安全性:7分

稳定性:5分

搜索功能:5分

下载便捷性:4分

下载点评

  • 藏书馆(424+)
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  • 傻瓜式服务(106+)
  • 下载快(185+)
  • 二星好评(585+)

下载评价

网友 印***文:我很喜欢这种风格样式。

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网友 丁***菱:好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好

网友 孙***夏:中评,比上不足比下有余

网友 訾***晴:挺好的,书籍丰富

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