| ISBN/价格: | 978-7-111-65136-9:CNY99.00 |
| 作品语种: | chi |
| 出版国别: | CN 110000 |
| 题名责任者项: | 机器学习实践/.(美)安德鲁·凯莱赫(Andrew Kelleher),(美)亚当·凯莱赫(Adam Kelleher)著/.陈子墨,刘瀚文译 |
| 出版发行项: | 北京:,机械工业出版社:,2020 |
| 载体形态项: | 15,226页:;+图:;+26cm |
| 丛编项: | 数据科学与工程技术丛书 |
| 提要文摘: | 本书分三个部分,第一部分介绍框架原则,涵盖数据科学领域的背景知识、项目工作流程及其与敏捷开发原则的关系、误差测量的概念和量化、数据编码与预处理、统计假设检验、数据可视化和探索性数据分析。第二部分描述算法和架构,包括算法和架构的概述、相似性度量方法、有监督机学习、离散的有监督模型和无监督机器学习的基础知识、贝叶斯网络和贝叶斯模型、因果推断,以及高级机器学习技术。第三部分讲解瓶颈和优化,涵养硬件方面的基本瓶颈、软件设计的基础知识、分布式系统中的体系结构模式、CAP定理,以及逻辑网络拓扑节点。 |
| 并列题名: | Machine learining in production eng |
| 题名主题: | 机器学习 研究 |
| 中图分类: | TP181 |
| 个人名称等同: | 凯莱赫 (美) (Kelleher, Andrew) )著 |
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| 个人名称等同: | 凯莱赫 (美) (Kelleher, Adam) 著 |
| 个人名称次要: | 陈子墨 译 |
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| 个人名称次要: | 刘瀚文 译 |
| 记录来源: | CN JGYLIB 20200924 |