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• 010 __ |a 978-7-111-65136-9 |d CNY99.00

• 100 __ |a 20200622d2020 em y0chiy50 ea

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• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a a z 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 机器学习实践 |A ji qi xue xi shi jian |e 数据科学应用与工作流的开发及优化 |d Machine learining in production |e developing and optiimizing data science workflows and applications |f (美)安德鲁·凯莱赫(Andrew Kelleher)，(美)亚当·凯莱赫(Adam Kelleher)著 |g 陈子墨，刘瀚文译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2020

• 215 __ |a 15,226页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 数据科学与工程技术丛书 |A Shu Ju Ke Xue Yu Gong Cheng Ji Shu Cong Shu

• 330 __ |a 本书分三个部分，第一部分介绍框架原则，涵盖数据科学领域的背景知识、项目工作流程及其与敏捷开发原则的关系、误差测量的概念和量化、数据编码与预处理、统计假设检验、数据可视化和探索性数据分析。第二部分描述算法和架构，包括算法和架构的概述、相似性度量方法、有监督机学习、离散的有监督模型和无监督机器学习的基础知识、贝叶斯网络和贝叶斯模型、因果推断，以及高级机器学习技术。第三部分讲解瓶颈和优化，涵养硬件方面的基本瓶颈、软件设计的基础知识、分布式系统中的体系结构模式、CAP定理，以及逻辑网络拓扑节点。

• 461 _0 |1 2001 |a 数据科学与工程技术丛书

• 510 1_ |a Machine learining in production |e developing and optiimizing data science workflows and applications |z eng

• 517 1_ |a 数据科学应用与工作流的开发及优化 |A Shu Ju Ke Xue Ying Yong Yu Gong Zuo Liu De Kai Fa Ji You Hua

• 606 0_ |a 机器学习 |A Ji Qi Xue Xi |x 研究

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _1 |c (美) |a 凯莱赫 |A kai lai he |c (Kelleher, Andrew) |4 )著

• 701 _1 |c (美) |a 凯莱赫 |A kai lai he |c (Kelleher, Adam) |4 著

• 702 _0 |a 陈子墨 |A chen zi mo |4 译

• 702 _0 |a 刘瀚文 |A liu han wen |4 译

• 801 _0 |a CN |b DQNU |c 20200903

• 905 __ |a DQNU |d TP181/K16-1 |s 1