机器学习系统

字数: 252
出版社: 清华大学
作者: (美)杰夫·史密斯|译者:潘海为//张春新
商品条码: 9787302534853
版次: 1
开本: 16开
页数: 186
出版年份: 2019
印次: 1

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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