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[美]杰夫·史密斯(Jeff Smith) 著; 潘海为 、 张春新 译 / 清华大学出版社 / 2019-09 / 平装
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上书时间2024-05-13
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机器学习系统
如果正在构建用于小规模使用的机器学习模型,那么该书不太适合你。但是,如果你是开发人员,正在构建需要快速响应的、可靠的且具有良好用户体验的产品级ML应用程序,那么该书再适合不过。该书涵盖机器学习系统的原理和实践,这些原理和实践非常容易运行和维护,而且对用户来说具有良好的可靠性。
《机器学习系统》教你设计和实现可用于产品的ML系统。在使用Spark构建管道,使用Akka创建高度可伸缩的服务,以及在大量数据集上使用强大的机器学习库(如MLib)时,你将学习反应式设计的原则。这些例子是使用Scala语言编写的,但是同样的思想和工具在Java中也适用。
主要内容
·使用Spark、MLlib和Akka
·反应式设计模式·监控和维护大型系统
·特征、actor和监督
读者对象:
读者需要具备Java或Scala中级技能,不需要有机器学习经验。
杰夫·史密斯(Jeff Smith),构建了强大的机器学习系统。在过去十年中,他一直致力于构建数据科学应用程序、团队和公司,使其成为位于纽约、旧金山和中国香港的各个团队的一部分。
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 ML4.2 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5.1.1 贝叶斯建模5.1.2 实现朴素贝叶斯5.2 使用MLlib5.2.1 构建ML管道5.2.2 演化建模技术5.3 构建外观模式5.4 反应性5.5 本章小结第6章 评估模型6.1 检测欺诈6.2 测试数据6.3 模型度量6.4 测试模型6.5 数据泄漏6.6 记录起源6.7 反应性6.8 本章小结第7章 发布模型7.1 农业的不确定性7.2 持久化模型7.3 服务模型7.3.1 微服务7.3.2 Akka HTTP7.4 容器化应用7.5 反应性7.6 本章小结第8章 响应8.1 以海龟的速度移动8.2 用任务构建服务8.3 预测交通8.4 处理失败8.5 构建响应系统8.6 反应性8.7 本章小结第Ⅲ部分 操作机器学习系统第9章 交付9.1 运送水果9.2 构建和打包9.3 构建管道9.4 评估模型9.5 部署9.6 反应性9.7 本章小结第10章 演化智能10.1 聊天10.2 人工智能10.3 反射代理10.4 智能代理10.5 学习代理10.6 反应式学习代理10.6.1 反应原则10.6.2 反应策略10.6.3 反应式机器学习10.7 反应性10.7.1 库10.7.2 系统数据10.8 反应性探索10.8.1 用户10.8.2 系统维度10.8.3 应用反应原则10.9 本章小结附录
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开播时间:09月02日 10:30