MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:88
- 题名/责任者:
- 机器学习应用系统设计/有贺康顕, 中山心太, 西林孝著 刘继红译
- 出版发行项:
- 北京:中国电力出版社,2018
- ISBN及定价:
- 978-7-5198-2620-8/CNY68.00
- 载体形态项:
- 242页:图;24cm
- 统一题名:
- Machine learning at work
- 个人责任者:
- 有贺康顕 著
- 个人责任者:
- 中山心太 著
- 个人责任者:
- 西林孝 著
- 个人次要责任者:
- 刘继红 译
- 学科主题:
- 机器学习-系统设计
- 中图法分类号:
- TP181
- 一般附注:
- 据书名原文判断,本书原文语种为英文
- 出版发行附注:
- 得到O'Reilly Japan, Inc.授权
- 相关题名附注:
- 英文并列题名取自封面
- 责任者附注:
- 有贺康顕,曾任职电机制造公司研究所、餐饮服务公司,现在Cloudera任职。
- 责任者附注:
- 中山心太,曾任职电信公司研究所社交游戏公司等,目前创建株式会社Next Int。
- 责任者附注:
- 西林孝,软件工程师。目前任职于株式会社VOYAGE GROUP。从事互联网广告服务的广告发送系统的开发。
- 书目附注:
- 有书目 (第235-238页)
- 提要文摘附注:
- 本书共分9章,主要内容有:总结机器学习项目的推进流程,介绍机器学习的主要功能和各种算法,以垃圾邮件判别为例,介绍对学习完成后的预测模型进行离线评价的方法,梳理在计算机系统里集成机器学习功能的模式,同时介绍机器学习基础的日志设计,介绍机器学习分类任务里的正确答案数据的获取方法,介绍用于验证实施方案是否真正有效的统计鉴定、因果推理,以及AB试验等方法。第3章是预测模型的离线验证,本章则介绍实施过程中的实时验证。第7章以电影推荐为例,学习推荐预测系统的开发实现案例,阐述搜索式分析过程及分析报告,采用所谓UpliftModeling方法学习更有效的营销方法。
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索书号 | 条码号 | 年卷期 | 馆藏地 | 书刊状态 | 还书位置 |
TP181/4403 | 72283142 | 密集书库126(2F咨询台委托借阅) M0018147 | 可借 | 密集书库126(2F咨询台委托借阅) | |
TP181/4403 | 72283143 | 自然书库(3F东) | 可借 | 自然书库(3F东) | |
TP181/4403 | 72283144 | 自然书库(3F东) | 可借 | 现代技术部(1F) |
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