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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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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
网站评分
书籍多样性:6分
书籍信息完全性:7分
网站更新速度:6分
使用便利性:5分
书籍清晰度:3分
书籍格式兼容性:9分
是否包含广告:9分
加载速度:9分
安全性:5分
稳定性:6分
搜索功能:8分
下载便捷性:6分
下载点评
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- 网友 印***文:
我很喜欢这种风格样式。
- 网友 曹***雯:
为什么许多书都找不到?
- 网友 菱***兰:
特好。有好多书
- 网友 利***巧:
差评。这个是收费的
- 网友 冯***卉:
听说内置一千多万的书籍,不知道真假的
- 网友 冯***丽:
卡的不行啊
- 网友 马***偲:
好 很好 非常好 无比的好 史上最好的
- 网友 蓬***之:
好棒good
- 网友 习***蓉:
品相完美
- 网友 孙***夏:
中评,比上不足比下有余
- 网友 权***波:
收费就是好,还可以多种搜索,实在不行直接留言,24小时没发到你邮箱自动退款的!
- 网友 曾***文:
五星好评哦
- 网友 瞿***香:
非常好就是加载有点儿慢。
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书籍真实打分
故事情节:9分
人物塑造:7分
主题深度:9分
文字风格:4分
语言运用:8分
文笔流畅:9分
思想传递:7分
知识深度:9分
知识广度:5分
实用性:6分
章节划分:6分
结构布局:4分
新颖与独特:5分
情感共鸣:3分
引人入胜:4分
现实相关:3分
沉浸感:7分
事实准确性:4分
文化贡献:9分