本书深入探讨了设计高效机器学习系统的方法，涵盖模型优化、数据处理技术和策略，以及如何为特定任务定制模型。适合已具备一定数学和编程基础的数据科学家。
Designing Machine Learning Systems with Python
Designing Machine Learning Systems with Python
本书介绍
设计高效的机器学习系统，给你更准确的结果。
了解机器学习设计过程。优化机器学习系统以提高精度。了解通用编程工具和机器学习技术。开发处理各种来源的大量数据的技术和策略。建立模型以解决独特的任务。
机器学习是现代计算发展最快的趋势之一，它在经济学、自然科学、网络开发和商业建模等领域有着广泛的应用。为了利用这些系统的强大力量，实践者必须对基本的设计原则有一个扎实的理解。
机器学习模型不能给出准确结果的原因有很多。从设计的角度来看这些系统，我们可以更深入地了解现有的基本算法和优化方法。这本书将为你在机器学习设计过程中提供坚实的基础，并使你能够建立定制的机器学习模型来解决独特的问题。你可能已经知道了。或者曾经使用过一些现成的机器学习模型来解决常见的问题，比如垃圾邮件检测或者电影分类，但是要开始解决更复杂的问题，必须使这些模型适应你自己的具体需求。这本书会给你这种理解和更多。
这本书是给谁的？
这本书是给数据科学家、科学家或者只是好奇的。要充分利用这本书，你需要了解一些线性代数和一些巨蟒，并且对机器学习概念有基本的知识。
你会学到什么
了解机器学习设计过程。优化机器学习系统的错误功能。了解机器学习中常用的编程模式。发现优化技术，帮助您从数据中获得最大的好处。了解如何设计适合您的任务的模型。
目录
Chapter 1: Thinking in Machine Learning
Chapter 2: Tools and Techniques
Chapter 3: Turning Data into Information
Chapter 4: Models – Learning from Information
Chapter 5: Linear Models
Chapter 6: Neural Networks
Chapter 7: Features – How Algorithms See the World
Chapter 8: Learning with Ensembles
Chapter 9: Design Strategies and Case Studies
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
