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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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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:8分
书籍信息完全性:9分
网站更新速度:7分
使用便利性:4分
书籍清晰度:7分
书籍格式兼容性:3分
是否包含广告:9分
加载速度:7分
安全性:4分
稳定性:8分
搜索功能:5分
下载便捷性:3分
下载点评
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- 傻瓜式服务(586+)
- 章节完整(517+)
- 在线转格式(507+)
下载评价
- 网友 居***南: ( 2024-12-21 13:53:04 )
请问,能在线转换格式吗?
- 网友 索***宸: ( 2025-01-01 04:15:34 )
书的质量很好。资源多
- 网友 国***舒: ( 2024-12-28 14:42:54 )
中评,付点钱这里能找到就找到了,找不到别的地方也不一定能找到
- 网友 孙***夏: ( 2025-01-11 00:13:36 )
中评,比上不足比下有余
- 网友 戈***玉: ( 2025-01-01 10:27:53 )
特别棒
- 网友 融***华: ( 2024-12-22 01:27:32 )
下载速度还可以
- 网友 石***烟: ( 2025-01-05 11:33:14 )
还可以吧,毕竟也是要成本的,付费应该的,更何况下载速度还挺快的
- 网友 丁***菱: ( 2024-12-25 20:31:11 )
好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好
- 网友 师***怡: ( 2025-01-03 00:16:20 )
说的好不如用的好,真心很好。越来越完美
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书籍真实打分
故事情节:9分
人物塑造:3分
主题深度:3分
文字风格:5分
语言运用:5分
文笔流畅:8分
思想传递:9分
知识深度:9分
知识广度:3分
实用性:3分
章节划分:6分
结构布局:8分
新颖与独特:5分
情感共鸣:5分
引人入胜:3分
现实相关:7分
沉浸感:4分
事实准确性:8分
文化贡献:8分