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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
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  • 语言:未知
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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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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:5分

  • 人物塑造:8分

  • 主题深度:5分

  • 文字风格:6分

  • 语言运用:5分

  • 文笔流畅:9分

  • 思想传递:3分

  • 知识深度:4分

  • 知识广度:7分

  • 实用性:3分

  • 章节划分:5分

  • 结构布局:5分

  • 新颖与独特:5分

  • 情感共鸣:9分

  • 引人入胜:4分

  • 现实相关:6分

  • 沉浸感:8分

  • 事实准确性:9分

  • 文化贡献:6分


网站评分

  • 书籍多样性:5分

  • 书籍信息完全性:7分

  • 网站更新速度:6分

  • 使用便利性:9分

  • 书籍清晰度:3分

  • 书籍格式兼容性:5分

  • 是否包含广告:9分

  • 加载速度:5分

  • 安全性:4分

  • 稳定性:9分

  • 搜索功能:8分

  • 下载便捷性:7分


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下载评价

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