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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:5分
书籍信息完全性:9分
网站更新速度:9分
使用便利性:9分
书籍清晰度:7分
书籍格式兼容性:8分
是否包含广告:7分
加载速度:6分
安全性:6分
稳定性:5分
搜索功能:9分
下载便捷性:6分
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下载评价
- 网友 师***怀: ( 2024-12-26 02:15:55 )
好是好,要是能免费下就好了
- 网友 通***蕊: ( 2025-01-18 04:19:30 )
五颗星、五颗星,大赞还觉得不错!~~
- 网友 宫***玉: ( 2024-12-31 21:51:49 )
我说完了。
- 网友 康***溪: ( 2025-01-03 09:26:31 )
强烈推荐!!!
- 网友 訾***雰: ( 2025-01-19 03:41:25 )
下载速度很快,我选择的是epub格式
- 网友 步***青: ( 2024-12-30 10:48:19 )
。。。。。好
- 网友 薛***玉: ( 2025-01-08 16:06:24 )
就是我想要的!!!
- 网友 宫***凡: ( 2025-01-14 08:34:07 )
一般般,只能说收费的比免费的强不少。
- 网友 温***欣: ( 2024-12-30 19:57:58 )
可以可以可以
- 网友 丁***菱: ( 2024-12-31 09:50:36 )
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 苍***如: ( 2025-01-05 23:27:35 )
什么格式都有的呀。
- 网友 车***波: ( 2024-12-26 11:25:28 )
很好,下载出来的内容没有乱码。
- 网友 印***文: ( 2025-01-02 14:29:16 )
我很喜欢这种风格样式。
- 网友 冷***洁: ( 2025-01-01 18:33:33 )
不错,用着很方便
- 网友 益***琴: ( 2024-12-26 09:40:06 )
好书都要花钱,如果要学习,建议买实体书;如果只是娱乐,看看这个网站,对你来说,是很好的选择。
- 网友 田***珊: ( 2025-01-02 01:06:29 )
可以就是有些书搜不到
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书籍真实打分
故事情节:4分
人物塑造:4分
主题深度:6分
文字风格:5分
语言运用:5分
文笔流畅:3分
思想传递:6分
知识深度:7分
知识广度:3分
实用性:5分
章节划分:3分
结构布局:5分
新颖与独特:7分
情感共鸣:3分
引人入胜:3分
现实相关:8分
沉浸感:8分
事实准确性:3分
文化贡献:8分