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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:5分
书籍信息完全性:9分
网站更新速度:9分
使用便利性:4分
书籍清晰度:8分
书籍格式兼容性:5分
是否包含广告:5分
加载速度:4分
安全性:9分
稳定性:5分
搜索功能:6分
下载便捷性:5分
下载点评
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下载评价
- 网友 冷***洁:
不错,用着很方便
- 网友 郗***兰:
网站体验不错
- 网友 扈***洁:
还不错啊,挺好
- 网友 宫***凡:
一般般,只能说收费的比免费的强不少。
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你要的这里都能找到哦!!!
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听说内置一千多万的书籍,不知道真假的
- 网友 国***舒:
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 游***钰:
用了才知道好用,推荐!太好用了
- 网友 师***怡:
说的好不如用的好,真心很好。越来越完美
- 网友 石***致:
挺实用的,给个赞!希望越来越好,一直支持。
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- 网友 孙***夏:
中评,比上不足比下有余
- 网友 印***文:
我很喜欢这种风格样式。
- 网友 曹***雯:
为什么许多书都找不到?
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书籍真实打分
故事情节:5分
人物塑造:9分
主题深度:4分
文字风格:4分
语言运用:5分
文笔流畅:9分
思想传递:5分
知识深度:5分
知识广度:5分
实用性:6分
章节划分:3分
结构布局:8分
新颖与独特:6分
情感共鸣:5分
引人入胜:8分
现实相关:7分
沉浸感:3分
事实准确性:8分
文化贡献:9分