书目信息 |
| 题名： |
机器学习实践
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| 作者： | 凯莱赫 ， 凯莱赫 著 ；陈子墨 ， 刘瀚文 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2020.04 |
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| 页数： | XV, 226页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 数据科学与工程技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi--研究 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-65136-9 | |
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| 001 | 2073867616 | |
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| 200 | 1 | @a机器学习实践@Aji qi xue xi shi jian@e数据科学应用与工作流的开发及优化@f(美) 安德鲁·凯莱赫, 亚当·凯莱赫著@d= Machine learning in production@edeveloping and optimizing data science workflows and applications@fAndrew Kelleher, Adam Kelleher@g陈子墨, 刘瀚文译@zeng |
| 210 | @a北京@c机械工业出版社@d2020.04 | |
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| 300 | @a华章IT | |
| 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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| 701 | 1 | @a凯莱赫@Akai lai he@g(Kelleher, Adam)@4著 |
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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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正题名：机器学习实践
索取号：TP181/K171
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| 1 | 1478087 | 214780879 | 自科库301/301自科库 39排4列1层/ [索取号:TP181/K171] | 在馆 | |
| 2 | 1478088 | 214780888 | 自科库301/301自科库 39排4列1层/ [索取号:TP181/K171] | 在馆 |