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- 题名/责任者:
- 机器学习设计模式/Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn著 孙蒙 ... [等] 译
- 出版发行项:
- 南京:东南大学出版社,2022.9
- ISBN及定价:
- 978-7-5641-9677-6/CNY128.00
- 载体形态项:
- x, 376页:图;24cm
- 个人责任者:
- 拉克什曼南 (Lakshmanan, Valliappa) 著
- 个人责任者:
- 罗宾逊 (Robinson, Sara) 著
- 个人责任者:
- 穆恩 (Munn, Michael) 著
- 个人次要责任者:
- 孙蒙 译
- 个人次要责任者:
- 邹霞 译
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP181
- 题名责任附注:
- 题名页题: 孙蒙, 邹霞, 贾冲, 王艺敏译
- 出版发行附注:
- 简体中文版由东南大学出版社出版2022。英文原版的翻译得到O'Reilly Media, Inc.的授权
- 相关题名附注:
- 英文题名原文取自封面
- 责任者附注:
- 责任者Lakshmanan规范汉译姓: 拉克什曼南; 责任者Robinson规范汉译姓: 罗宾逊; 责任者Munn规范汉译姓: 穆恩
- 责任者附注:
- Valliappa 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。孙蒙, 博士, 陆军工程大学副教授。邹霞, 博士, 陆军工程大学副教授。
- 书目附注:
- 有书目
- 提要文摘附注:
- 本书中的设计模式针对机器学习中反复出现的问题给出最佳实践和解决方案。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最佳技术的建议。
- 使用对象附注:
- 人工智能相关研究人员
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