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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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书籍摘录：
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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：3分
网站更新速度：7分
使用便利性：8分
书籍清晰度：8分
书籍格式兼容性：4分
是否包含广告：7分
加载速度：7分
安全性：4分
稳定性：7分
搜索功能：4分
下载便捷性：8分
下载点评
- 无盗版(523+)
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下载评价
- 网友 苍***如： ( 2025-01-11 00:57:09 )
什么格式都有的呀。
- 网友 师***怀： ( 2025-01-12 08:32:42 )
好是好，要是能免费下就好了
- 网友 权***颜： ( 2024-12-23 11:49:39 )
下载地址、格式选择、下载方式都还挺多的
- 网友 堵***格： ( 2025-01-11 16:24:10 )
OK，还可以
- 网友 居***南： ( 2025-01-18 00:21:14 )
请问，能在线转换格式吗？
- 网友 仰***兰： ( 2025-01-19 10:59:53 )
喜欢！很棒！！超级推荐！
- 网友 田***珊： ( 2024-12-21 12:24:23 )
可以就是有些书搜不到
- 网友 林***艳： ( 2025-01-09 13:03:41 )
很好，能找到很多平常找不到的书。
- 网友 师***怡： ( 2025-01-09 05:10:40 )
说的好不如用的好，真心很好。越来越完美
- 网友 濮***彤： ( 2025-01-07 17:36:10 )
好棒啊！图书很全
- 网友 訾***雰： ( 2025-01-04 01:42:20 )
下载速度很快，我选择的是epub格式
- 网友 潘***丽： ( 2025-01-20 08:38:42 )
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 菱***兰： ( 2024-12-21 01:16:15 )
特好。有好多书
- 网友 屠***好： ( 2025-01-09 02:02:40 )
还行吧。
- 网友 戈***玉： ( 2024-12-26 17:56:12 )
特别棒
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书籍真实打分
故事情节：6分
人物塑造：5分
主题深度：8分
文字风格：3分
语言运用：7分
文笔流畅：8分
思想传递：9分
知识深度：4分
知识广度：9分
实用性：3分
章节划分：9分
结构布局：6分
新颖与独特：7分
情感共鸣：7分
引人入胜：6分
现实相关：8分
沉浸感：9分
事实准确性：7分
文化贡献：3分