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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：4分
网站更新速度：7分
使用便利性：5分
书籍清晰度：3分
书籍格式兼容性：5分
是否包含广告：8分
加载速度：7分
安全性：9分
稳定性：5分
搜索功能：6分
下载便捷性：3分
下载点评
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- 体验差(159+)
下载评价
- 网友 孙***夏： ( 2025-01-08 19:56:56 )
中评，比上不足比下有余
- 网友 游***钰： ( 2025-01-16 20:54:46 )
用了才知道好用，推荐！太好用了
- 网友 汪***豪： ( 2024-12-27 23:51:34 )
太棒了，我想要azw3的都有呀！！！
- 网友 濮***彤： ( 2025-01-09 07:31:29 )
好棒啊！图书很全
- 网友 堵***洁： ( 2025-01-11 08:03:23 )
好用，支持
- 网友 车***波： ( 2025-01-04 16:54:09 )
很好，下载出来的内容没有乱码。
- 网友 师***怡： ( 2025-01-13 13:37:41 )
说的好不如用的好，真心很好。越来越完美
- 网友 饶***丽： ( 2024-12-23 00:30:21 )
下载方式特简单，一直点就好了。
- 网友 田***珊： ( 2025-01-19 02:16:03 )
可以就是有些书搜不到
- 网友 索***宸： ( 2024-12-26 04:20:18 )
书的质量很好。资源多
- 网友 菱***兰： ( 2025-01-17 06:03:24 )
特好。有好多书
- 网友 晏***媛： ( 2025-01-02 15:46:03 )
够人性化！
- 网友 融***华： ( 2024-12-24 03:09:13 )
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书籍真实打分
故事情节：4分
人物塑造：5分
主题深度：3分
文字风格：7分
语言运用：3分
文笔流畅：9分
思想传递：9分
知识深度：8分
知识广度：9分
实用性：3分
章节划分：3分
结构布局：9分
新颖与独特：4分
情感共鸣：3分
引人入胜：8分
现实相关：7分
沉浸感：8分
事实准确性：8分
文化贡献：7分