构建实时机器学习系统 【正版九新】
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￥ 16 2.7折 ￥ 59 九五品
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作者彭河森
出版社机械工业出版社
ISBN9787111575573
出版时间2017-08
装帧其他
开本16开
定价59元
货号9787111575573
上书时间2024-09-13
商品详情
- 品相描述：九五品
- 商品描述
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作者简介
彭河森，资历机器学习科学家，曾在Google、Amaz*n、微软等公司从事一线机器学习构架和开发工作，参与了Google实时数据警报、Amazo*产品广告自动化优化、微软必应广告等多项海量数据、延时要求苛刻的机器学习应用工作。也参与Scikit-learn、Airflow、R等多项开源项目。对机器学习项目的生存期管理、架构设计、软件开发以及应用关键有着丰富的经验。
汪涵，资历机器学习开发者，曾是Amaz*n、微软、Quantlab、晨星等公司一线机器学习开发人员，参与了Amazo*AB检验服务、微软必应搜索问答系统等多项关键大数据处理和机器学习应用的构架和开发工作。对机器学习、自然语言处理有着深刻的体会。
目录
前言
第1部分 实时机器学习方法论
第1章 实时机器学习综述
1.1 什么是机器学习
1.2 机器学习发展的前世今生
1.2.1 历史上机器学习无法调和的难题
1.2.2 现代机器学习的新融合
1.3 机器学习领域分类
1.4 实时是个“万灵丹”
1.5 实时机器学习的分类
1.5.1 硬实时机器学习
1.5.2 软实时机器学习
1.5.3 批实时机器学习
1.6 实时应用对机器学习的要求
1.7 案例：Netflix在机器学习竞赛中学到的经验
1.7.1 Netflix 用户信息被逆向工程
1.7.2 Netflix 最终胜出者模型无法在生产环境中使用
1.8 实时机器学习模型的生存期
第2章 实时监督式机器学习
2.1 什么是监督式机器学习
2.1.1 “江湖门派”对预测模型的不同看法
2.1.2 工业界的学术门派
2.1.3 实时机器学习实战的思路
2.2 怎样衡量监督式机器学习模型
2.2.1 统计量的优秀
2.2.2 应用业绩的优秀
2.3 实时线性分类器介绍
2.3.1 广义线性模型的定义
2.3.2 训练线性模型
2.3.3 冷启动问题
第3章 数据分析工具 Pandas
3.1 颠覆R的 Pandas
3.2 Pandas的安装
……
第4章 机器学习工具 Scikit-learn
第2部分 实时机器学习架构
第5章 实时机器学习架构设计
第6章 集群部署工具 Docker
第7章 实时消息队列和RabbitMQ
第8章 实战数据库综述
第9章 实时数据监控 ELK 集群
第10章 机器学习系统设计模式
第3部分 未来展望
第11章 Serverless 架构
第12章 深度学习的风口
内容摘要
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精彩内容
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