机器学统
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作者(美)杰夫·史密斯|译者:潘海为//张春新
出版社清华大学
ISBN9787302534853
出版时间2019-09
装帧其他
开本其他
定价59.8元
货号30729136
上书时间2024-10-21
商品详情
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目录
第Ⅰ部分 反应式机器学习基础知识
第1章 学习反应式机器学习
1.1 机器学习系统的一个示例
1.1.1 构建原型系统
1.1.2 建立更好的系统
1.2 反应式机器学习
1.2.1 机器学习
1.2.2 反应式系统
1.2.3 使机器学习系统具有反应性
1.2.5 何时不使用反应式机器学习
1.3 本章小结
第2章 使用反应式工具
2.1 Scala 一种反应式语言
2.1.1 对Scala中的不确定性做出反应
2.1.2 时间的不确定性
2.2 Akka,一个反应式工具包
2.2.1 actor模型
2.2.2 使用Akka确保回弹性
2.3 Spark,一个反应式的大数据框架
2.4 本章小结
第Ⅱ部分 构建反应式机器学习系统
第3章 收集数据
3.1 感知不确定数据
3.2 收集大规模数据
3.2.1 维护分布式系统中的状态
3.2.2 了解数据收集
3.3 持久化数据
3.3.1 弹性和回弹性数据库
3.3.2 事实数据库
3.3.3 查询持久化事实
3.3.4 了解分布式事实数据库
3.4 应用
3.5 反应性
3.6 本章小结
第4章 生成特征
4.1 Spark ML
4.2 提取特征
4.3 转换特征
4.3.1 共同特征转换
4.3.2 转换概念
4.4 选择特征
4.5 构造特征代码
4.5.1 特征生成器
4.5.2 特征集的组成
4.6 应用
4.7 反应性
4.8 本章小结
第5章 学习模型
5.1 实现学习算法
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