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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：8分
书籍信息完全性：7分
网站更新速度：6分
使用便利性：4分
书籍清晰度：6分
书籍格式兼容性：3分
是否包含广告：9分
加载速度：5分
安全性：7分
稳定性：9分
搜索功能：5分
下载便捷性：7分
下载点评
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下载评价
- 网友 潘***丽：
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 瞿***香：
非常好就是加载有点儿慢。
- 网友 堵***格：
OK，还可以
- 网友 习***蓉：
品相完美
- 网友 家***丝：
好6666666
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加油！支持一下！不错，好用。大家可以去试一下哦
- 网友 焦***山：
不错。。。。。
- 网友 龚***湄：
差评，居然要收费！！！
- 网友 车***波：
很好，下载出来的内容没有乱码。
- 网友 方***旋：
真的很好，里面很多小说都能搜到，但就是收费的太多了
- 网友 相***儿：
你要的这里都能找到哦！！！
- 网友 冉***兮：
如果满分一百分，我愿意给你99分，剩下一分怕你骄傲
- 网友 沈***松：
挺好的，不错
- 网友 印***文：
我很喜欢这种风格样式。
- 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 宫***凡：
一般般，只能说收费的比免费的强不少。
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书籍真实打分
故事情节：3分
人物塑造：5分
主题深度：7分
文字风格：7分
语言运用：6分
文笔流畅：7分
思想传递：5分
知识深度：5分
知识广度：9分
实用性：8分
章节划分：8分
结构布局：7分
新颖与独特：8分
情感共鸣：7分
引人入胜：7分
现实相关：8分
沉浸感：5分
事实准确性：7分
文化贡献：8分