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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：8分
网站更新速度：8分
使用便利性：6分
书籍清晰度：7分
书籍格式兼容性：4分
是否包含广告：5分
加载速度：3分
安全性：8分
稳定性：3分
搜索功能：8分
下载便捷性：8分
下载点评
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下载评价
- 网友 马***偲：
好 很好 非常好 无比的好 史上最好的
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太棒了，我想要azw3的都有呀！！！
- 网友 步***青：
。。。。。好
- 网友 隗***杉：
挺好的，还好看！支持！快下载吧！
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可以在线转化哦
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书籍真实打分
故事情节：5分
人物塑造：4分
主题深度：8分
文字风格：4分
语言运用：9分
文笔流畅：8分
思想传递：3分
知识深度：6分
知识广度：4分
实用性：4分
章节划分：6分
结构布局：7分
新颖与独特：3分
情感共鸣：8分
引人入胜：8分
现实相关：9分
沉浸感：4分
事实准确性：8分
文化贡献：7分