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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:7分
书籍信息完全性:5分
网站更新速度:8分
使用便利性:8分
书籍清晰度:8分
书籍格式兼容性:9分
是否包含广告:6分
加载速度:6分
安全性:9分
稳定性:7分
搜索功能:4分
下载便捷性:4分
下载点评
- 无多页(577+)
- 章节完整(623+)
- 情节曲折(335+)
- 无水印(427+)
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- 差评少(319+)
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下载评价
- 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 瞿***香:
非常好就是加载有点儿慢。
- 网友 孙***美:
加油!支持一下!不错,好用。大家可以去试一下哦
- 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 石***烟:
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 师***怀:
好是好,要是能免费下就好了
- 网友 晏***媛:
够人性化!
- 网友 苍***如:
什么格式都有的呀。
- 网友 田***珊:
可以就是有些书搜不到
- 网友 宫***凡:
一般般,只能说收费的比免费的强不少。
- 网友 丁***菱:
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 宫***玉:
我说完了。
- 网友 宓***莉:
不仅速度快,而且内容无盗版痕迹。
- 网友 融***华:
下载速度还可以
- 网友 焦***山:
不错。。。。。
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书籍真实打分
故事情节:9分
人物塑造:9分
主题深度:9分
文字风格:7分
语言运用:8分
文笔流畅:4分
思想传递:8分
知识深度:4分
知识广度:6分
实用性:4分
章节划分:3分
结构布局:5分
新颖与独特:7分
情感共鸣:9分
引人入胜:7分
现实相关:3分
沉浸感:9分
事实准确性:4分
文化贡献:3分