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机器学习:软件工程方法与实现
更新时间:2021-01-07 17:13:46
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本书视角独特,将软件工程中的方法应用到机器学习实践中,重视方法论和工程实践的融合。本书主要有3个特点。1)机器学习的软件工程方法:用软件工程(SoftwareEngineering)中的工具、方法和理论指导机器学习的实践活动。主要体现在测试驱动开发(TDD)方法、机器学习项目管理方法、工程化软件应用于数据科学标准化环境,以及开源算法包的大量实践应用案例等。2)机器学习全生命周期:书中全面呈现了机器学习项目开发的完整链路,以项目需求为起点,历经样本定义、数据处理、建模、模型上线、模型监控、模型重训或重建。流程中的大部分节点独立成章,阐述充分,并且不是单纯地阐述理论,而是重在实践。同时,聚焦机器学习中应用最广泛和最有效的算法,使之成为贯穿机器学习项目生命周期的一条完整的学习路径。3)提出机器学习是一门实验学科:书中有大量的工业实践代码,例如数据分析包、特征离散化包、特征选择包、集成模型框架包、大规模模型上线系统架构和对应代码包等,对机器学习算法特性也有大量的代码解析。书中还多次强调对于机器学习这样一门实验和实践学科,工具、方法和策略的重要性,并介绍了在实际项目中对时间、人力成本等的权衡策略。本书不拘泥于公式推演、数值分析计算领域优化求解(梯度、牛顿、拉格朗日、凸优化)等主题,而重在展现机器学习的实际应用,以及各知识点的落地。在写作方式和内容编写等方面,本书力求既贴近工程实践又不失理论深度,给读者良好的阅读体验。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2020-11-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
机器学习:软件工程方法与实现最新章节
查看全部- 16.6 本章小结
- 16.5 监控异常处理方案
- 16.4 其他监控角度
- 16.3.2 代码清单和示例
- 16.3.1 功能简介
- 16.3 工程实现
- 16.2.2 CSI
- 16.2.1 PSI
- 16.2 PSI和CSI
- 16.1.2 监控方法
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