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 |
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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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正题名:机器学习实践
索取号:TP181/K171
 
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