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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(Andrew Kelleher)，(美)亚当·凯莱赫(Adam Kelleher)著 陈子墨，刘瀚文译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-111-65136-9/CNY99.00

载体形态项:

15,226页:图;26cm

并列正题名:

Machine learining in production:developing and optiimizing 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:

(美) 凯莱赫 (Kelleher, Andrew) )著

个人责任者:

(美) 凯莱赫 (Kelleher, Adam) 著

个人次要责任者:

陈子墨 译

个人次要责任者:

刘瀚文 译

学科主题:

机器学习-研究

中图法分类号:

TP181

版本附注:

由Pearson Education（培生教育出版集团）授权出版

提要文摘附注:

本书共分三个部分。第一部分介绍的框架原则是数据科学世界坚实的基础；第二部分介绍解决现实问题的常用算法；第三部分则着眼于工程实践，基于工程角度突破瓶颈，让算法能够在现实条件中得以实现。

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