机器学习设计模式(影印版) 2025 chm pdf kindle rb azw3 下载 115盘

《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

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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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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