书目信息

书名： 机器学习实践 
作者： 凯莱赫 ， 凯莱赫 著 ；陈子墨 ， 刘瀚文 译
出版信息： 北京   机械工业出版社  2020.04
开本页数： 26cm  XV, 226页
丛书名： 数据科学与工程技术丛书
单 册：
中图分类： TP181 ， TP181
科图分类：
主题词： 机器学习--ji qi xue xi--研究 , 人工智能--理论
电子资源：
ISBN： 978-7-111-65136-9
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306    @a由Pearson Eudcation授权出版
314    @a安德鲁·凯莱赫, 一名高级软件工程师和分布式系统架构师。亚当·凯莱赫, BuzzFeed的首席数据科学家。陈子墨, 现为PayPal数据科学家。刘瀚文, ThoughtWorks算法工程师。
320    @a有书目 (第225-226页)
330    @a本书内容可作为数据科学与机器学习速成课程的参考, 面向需要在生产环境中解决实际问题的技术人员。两位作者展示了如何快速交付重要的生产价值, 如何持续最大化投资回报率, 避免使用被过度夸大的工具和不必要的复杂性, 利用最简单、最低风险的方法来达成目的。该书分三部分, 共19章, 内容包括: 框架原则 ; 算法与结构 ; 瓶颈和优化。
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    机器学习实践：数据科学应用与工作流的开发及优化/(美) 安德鲁·凯莱赫, 亚当·凯莱赫著= Machine learning in production：developing and optimizing data science workflows and applications/Andrew Kelleher, Adam Kelleher/陈子墨, 刘瀚文译.-北京：机械工业出版社，2020.04
    XV, 226页：图；26cm.-(数据科学与工程技术丛书)
    华章IT
    
    ISBN 978-7-111-65136-9：CNY99.00
    本书内容可作为数据科学与机器学习速成课程的参考, 面向需要在生产环境中解决实际问题的技术人员。两位作者展示了如何快速交付重要的生产价值, 如何持续最大化投资回报率, 避免使用被过度夸大的工具和不必要的复杂性, 利用最简单、最低风险的方法来达成目的。该书分三部分, 共19章, 内容包括: 框架原则 ; 算法与结构 ; 瓶颈和优化。
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