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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：7分
书籍信息完全性：6分
网站更新速度：5分
使用便利性：7分
书籍清晰度：9分
书籍格式兼容性：4分
是否包含广告：4分
加载速度：5分
安全性：6分
稳定性：3分
搜索功能：9分
下载便捷性：5分
下载点评
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下载评价
- 网友 曾***文： ( 2025-01-13 16:06:50 )
五星好评哦
- 网友 堵***格： ( 2025-01-02 19:21:10 )
OK，还可以
- 网友 车***波： ( 2025-01-08 19:41:55 )
很好，下载出来的内容没有乱码。
- 网友 权***波： ( 2024-12-26 01:15:37 )
收费就是好，还可以多种搜索，实在不行直接留言，24小时没发到你邮箱自动退款的！
- 网友 寇***音： ( 2025-01-01 09:02:52 )
好，真的挺使用的！
- 网友 习***蓉： ( 2024-12-25 22:58:09 )
品相完美
- 网友 冯***丽： ( 2025-01-16 11:46:20 )
卡的不行啊
- 网友 辛***玮： ( 2025-01-02 01:24:37 )
页面不错 整体风格喜欢
- 网友 汪***豪： ( 2025-01-16 04:47:09 )
太棒了，我想要azw3的都有呀！！！
- 网友 龚***湄： ( 2024-12-28 20:08:31 )
差评，居然要收费！！！
- 网友 寿***芳： ( 2024-12-24 00:11:32 )
可以在线转化哦
- 网友 宫***玉： ( 2025-01-14 22:45:05 )
我说完了。
- 网友 濮***彤： ( 2024-12-30 02:37:42 )
好棒啊！图书很全
- 网友 林***艳： ( 2025-01-06 06:27:35 )
很好，能找到很多平常找不到的书。
- 网友 石***致： ( 2024-12-26 02:20:10 )
挺实用的，给个赞！希望越来越好，一直支持。
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书籍真实打分
故事情节：9分
人物塑造：5分
主题深度：4分
文字风格：9分
语言运用：4分
文笔流畅：3分
思想传递：7分
知识深度：4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：8分
情感共鸣：9分
引人入胜：4分
现实相关：5分
沉浸感：6分
事实准确性：3分
文化贡献：5分