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题名/责任者:

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(Andrew Kelleher), 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

ISBN及定价:

978-7-111-65136-9/CNY99.00

载体形态项:

XV, 226页:图;26cm

并列正题名:

Machine learning in production : developing and optimizing data science workflows and applications

丛编项:

数据科学与工程技术丛书

个人责任者:

(美) 凯莱赫 (Kelleher, Andrew) 著

个人责任者:

(美) 凯莱赫 (Kelleher, Adam) 著

个人次要责任者:

陈子墨 译

个人次要责任者:

刘瀚文 译

学科主题:

机器学习-研究

中图法分类号:

TP181

书目附注:

有书目 (第225-226页)

提要文摘附注:

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。

使用对象附注:

本书可作为数据科学与机器学习速成课程的参考，也适合需要在生产环境中解决实际问题的技术人员

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