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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:3分
书籍信息完全性:4分
网站更新速度:5分
使用便利性:7分
书籍清晰度:3分
书籍格式兼容性:7分
是否包含广告:7分
加载速度:9分
安全性:6分
稳定性:3分
搜索功能:6分
下载便捷性:7分
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下载评价
- 网友 饶***丽: ( 2025-01-15 13:13:38 )
下载方式特简单,一直点就好了。
- 网友 融***华: ( 2024-12-20 17:50:55 )
下载速度还可以
- 网友 师***怡: ( 2025-01-12 17:55:05 )
说的好不如用的好,真心很好。越来越完美
- 网友 訾***雰: ( 2025-01-02 05:39:04 )
下载速度很快,我选择的是epub格式
- 网友 曾***文: ( 2025-01-02 08:37:35 )
五星好评哦
- 网友 谭***然: ( 2025-01-04 19:22:18 )
如果不要钱就好了
- 网友 孙***美: ( 2024-12-27 08:26:47 )
加油!支持一下!不错,好用。大家可以去试一下哦
- 网友 孔***旋: ( 2024-12-25 21:30:26 )
很好。顶一个希望越来越好,一直支持。
- 网友 谢***灵: ( 2025-01-11 03:47:51 )
推荐,啥格式都有
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书籍真实打分
故事情节:4分
人物塑造:7分
主题深度:6分
文字风格:8分
语言运用:8分
文笔流畅:8分
思想传递:6分
知识深度:8分
知识广度:4分
实用性:5分
章节划分:5分
结构布局:9分
新颖与独特:3分
情感共鸣:4分
引人入胜:3分
现实相关:7分
沉浸感:8分
事实准确性:3分
文化贡献:9分