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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
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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：7分

  • 人物塑造：5分

  • 主题深度：8分

  • 文字风格：5分

  • 语言运用：5分

  • 文笔流畅：9分

  • 思想传递：6分

  • 知识深度：4分

  • 知识广度：7分

  • 实用性：5分

  • 章节划分：9分

  • 结构布局：8分

  • 新颖与独特：6分

  • 情感共鸣：9分

  • 引人入胜：8分

  • 现实相关：5分

  • 沉浸感：8分

  • 事实准确性：5分

  • 文化贡献：7分

网站评分

  • 书籍多样性：7分

  • 书籍信息完全性：9分

  • 网站更新速度：7分

  • 使用便利性：7分

  • 书籍清晰度：7分

  • 书籍格式兼容性：9分

  • 是否包含广告：8分

  • 加载速度：8分

  • 安全性：7分

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  • 下载便捷性：3分

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  • 网友 师***怀：

    好是好，要是能免费下就好了

  • 网友 苍***如：

    什么格式都有的呀。

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    一般般，只能说收费的比免费的强不少。

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    差评。这个是收费的

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    五颗星、五颗星，大赞还觉得不错！~~

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    说的好不如用的好，真心很好。越来越完美

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    很好。顶一个希望越来越好，一直支持。

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    下载速度很快，我选择的是epub格式

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    请问，能在线转换格式吗？

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ISBN：9787564195540
出版社：暂无出版社
出版日期：2021-7
作者：暂无作者
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