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MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:29

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, 亚当·凯莱赫著 陈子墨, 刘瀚文译
出版发行项:
北京:机械工业出版社,2020.4
ISBN及定价:
978-7-111-65136-9/CNY99.00
载体形态项:
xv, 226页:图;26cm
统一题名:
Machine learning in production : developing and optimizing data science workflows and applications
其它题名:
数据科学应用与工作流的开发及优化
丛编项:
数据科学与工程技术丛书
个人责任者:
凯莱赫 (Kelleher, Andrew)
个人责任者:
凯莱赫 (Kelleher, Adam)
个人次要责任者:
陈子墨
个人次要责任者:
刘瀚文
学科主题:
机器学习-研究
中图法分类号:
TP181
出版发行附注:
由Pearson Education(培生教育出版集团)授权
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:
机器学习研究人员。
全部MARC细节信息>>
索书号 条码号 年卷期 校区—馆藏地 书刊状态
TP181/153 S3296222  - 总馆—工业技术书库(龙湖)     可借
TP181/153 S3296223  - 总馆—工业技术书库(龙湖)     可借
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