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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。
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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:4分
书籍信息完全性:4分
网站更新速度:6分
使用便利性:3分
书籍清晰度:4分
书籍格式兼容性:5分
是否包含广告:7分
加载速度:7分
安全性:4分
稳定性:3分
搜索功能:5分
下载便捷性:5分
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下载评价
- 网友 习***蓉: ( 2024-12-26 07:26:56 )
品相完美
- 网友 戈***玉: ( 2025-01-13 15:33:20 )
特别棒
- 网友 堵***洁: ( 2024-12-19 21:00:05 )
好用,支持
- 网友 堵***格: ( 2024-12-21 02:34:16 )
OK,还可以
- 网友 屠***好: ( 2024-12-26 20:18:38 )
还行吧。
- 网友 常***翠: ( 2025-01-17 21:37:06 )
哈哈哈哈哈哈
- 网友 潘***丽: ( 2025-01-06 02:38:41 )
这里能在线转化,直接选择一款就可以了,用他这个转很方便的
- 网友 冷***洁: ( 2025-01-19 17:19:09 )
不错,用着很方便
- 网友 印***文: ( 2024-12-24 00:09:57 )
我很喜欢这种风格样式。
- 网友 陈***秋: ( 2024-12-20 20:49:08 )
不错,图文清晰,无错版,可以入手。
- 网友 家***丝: ( 2024-12-29 04:16:18 )
好6666666
- 网友 利***巧: ( 2025-01-17 11:29:37 )
差评。这个是收费的
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书籍真实打分
故事情节:8分
人物塑造:7分
主题深度:4分
文字风格:3分
语言运用:7分
文笔流畅:6分
思想传递:4分
知识深度:8分
知识广度:5分
实用性:5分
章节划分:5分
结构布局:3分
新颖与独特:5分
情感共鸣:5分
引人入胜:4分
现实相关:9分
沉浸感:3分
事实准确性:8分
文化贡献:3分