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题名/责任者:

深入浅出:工业机器学习算法详解与实战/张朝阳著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-111-64056-1/CNY69.00

载体形态项:

10,273页:图;24cm

其它题名:

工业机器学习算法详解与实战

个人责任者:

张朝阳 著

学科主题:

机器学习-算法

中图法分类号:

TP181

一般附注:

机工IT

责任者附注:

张朝阳,毕业于华中科技大学工业工程系,获硕士学位。曾就职于58同城、字节跳动,现任脉脉高级算法研究员,从事过反作弊、推荐、搜索等业务的算法研究和系统开发工作,擅长自然语言处理、点击率预估和特征工程。

提要文摘附注:

实用性是本书的基本出发点,书中介绍了近年来在工业界被广泛应用的机器学习算法,这些算法经受了时间的考验,不但效果好而且使用方便。此外,本书也十分注重理论的深度和完整性,内容编排力求由浅入深、推理完整、前后连贯、自成体系,先讲统计学、矩阵、优化方法这些基础知识,再介绍线性模型、概率图模型、文本向量化算法、树模型和深度学习。与大多数机器学习图书不同,本书还介绍了算法周边的一些工程架构及实现原理,比如如何实时地收集训练样本和监控算法指标、参数服务器的架构设计、做A/B测试的注意事项等。本书理论体系完整,公式推导清晰,可作为机器学习初学者的自学用书。读者无需深厚的专业知识,本科毕业的理工科学生都能看懂。另外由于本书与工业实践结合得很紧密,所以也非常适合于从事算法相关工作的工程技术人员阅读。

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