本书中的设计模式针对机器学习中反复出现的问题给出最佳实践和解决方案。作者为来自谷歌的三位工程师，他们整理了已证实的方法，帮助数据科学家解决整个机器学习过程中的常见问题。这些设计模式将数百位专家的经验转化成直接、易懂的建议。 在这本书中，你会找到关于数据和问题表示、操作化、可重复性、可复现性、灵活性、可解释性和公平性的30种模式的详细解释。每个模式包括对问题的描述、各种可能的解决方案，以及针对你的情况选择最佳技术的建议。

本书中的设计模式针对机器学习中反复出现的问题给出最佳实践和解决方案。作者为来自谷歌的三位工程师，他们整理了已证实的方法，帮助数据科学家解决整个机器学习过程中的常见问题。这些设计模式将数百位专家的经验转化成直接、易懂的建议。 在这本书中，你会找到关于数据和问题表示、操作化、可重复性、可复现性、灵活性、可解释性和公平性的30种模式的详细解释。每个模式包括对问题的描述、各种可能的解决方案，以及针对你的情况选择最佳技术的建议。

机器学习系统既复杂又独特。复杂是因为它们由许多不同的组件组成，并涉及许多不同的领域。之所以说独特，是因为它们依赖于数据，不同用例之间的数据差异很大。在本书中，您将学习一种整体的方法来设计可靠、可伸缩、可维护的ML系统，并能适应不断变化的环境和业务需求。作者Chip Huyen是Claypot AI的联合创始人，她考虑了每个设计决策——比如如何处理和创建训练数据，使用哪些功能，多久再训练一次模型，以及监控什么——在它如何帮助整个系统实现其目标的背景下。本书中的迭代框架使用了大量参考文献支持的实际案例研究。

Ajax, 即异步JavaScript与XML，目前是网络开发人员中最热门的编程技术之一。Ajax综合了大量技术，通过在浏览器中使用JavaScript来处理网络服务的响应，为创建基于XML或者JSON网络服务的交互式网络应用程序提供了坚实的基础。 　　《Ajax设计模式》为你展示了一些最佳实践方法，这些方法能够迅速提升你的网络应用程序开发项目。这本书分析了其他人如何成功地处理各种相互矛盾的设计原则，并将有用的信息直接传递给你。 　　本书中涉及的模式可以分为以下四种类型：* 基本技术：检阅Ajax开发所需要的基础技术；* 编程实践：罗列为了确保Ajax应用程序的可维护性而由开发人员总结的编程技巧；* 功能和易用性：描述在进行Ajax应用程序开发时会碰到的各类用户界面，以及Ajax所提供的各种新功能；* 程序开发：解释用于监控、调试和测试Ajax应用程...(展开全部)

本书主要是基于C# 2.0的语法，试图将GOF 23中的模式以一种可工程化公共库而非Example的方式呈现给读者。内容从以下7部分展开进行叙述：第1部分主要是对本书进行一些概括性介绍；第2部分创建型模式为了隔离客户程序与具体类型实例化的依赖关系，通过将实例化职责委托它方对象的办法，保证客户程序(或外部系统)获得期望具体类型实例的同时不必发生直接的引用；第3部分结构型模式的重点在于如何通过灵活的体系组织不同的对象，并在此基础上完成更为复杂的类型(或者类型系统)，而参与组合的各类型之间始终保持尽量松散的结构关系；第4部分行为型模式关注于应用运行过程中算法的提供和通信关系的梳理；第5部分主要介绍小颗粒度基础模式和应用案例；第6部分主要涉及应用全局的模式化的实现方法，对于现在已经被普遍应用的N层模式及某些关键性框架产品采用的“微内核”模式；第7部分主要是一些针对Web和Web Service模式领域的模式设计技术。本书主要针对C#语言和.NET Framework平台有一定了解或者应用经验的用户，尤其适于那些希望基于模式技术在设计和开发方面多应对些挑战的用户。

本书从最基本的设计原理及思想出发，深入讲解和剖析了23种常见的设计模式，每种模式都对应相应的案例，这些案例通俗易懂、围绕模式的核心思想，便于读者进一步理解和学习设计模式。全书共有8章，分别介绍了设计模式概述、设计原则、创建型模式、结构型模式、行为型模式、混合模式以及设计模式之间的对比。书中涉及了6大设计原则、23种设计模式，每种设计模式都从定义、应用以及实例这三个方面进行详细介绍。

本书深入而系统地介绍了模式识别和机器学习领域的基本概念、数学原理和核心算法，并附有丰富的习题。作为机器学习领域的“圣经”，本书融合了概率论、统计学、线性代数和优化理论，构建了从基础概念到前沿技术的完整知识体系，内容涵盖决策论、概率分布、线性回归模型、线性分类模型、神经网络、核方法、稀疏核机、图模型、混合模型与最大期望算法、近似推断、采样方法、连续潜变量、序列数据、模型组合等。 本书适合计算机专业高年级本科生和低年级硕士生阅读，也适合作为机器学习从业人员和爱好者的参考资料。

如今，机器学习正在互联网上下掀起热潮，而Python则是非常适合开发机器学习系统的一门优秀语言。作为动态语言，它支持快速探索和实验，并且针对Python的机器学习算法库的数量也与日俱增。本书最大的特色，就是结合实例分析教会读者如何通过机器学习解决实际问题。 本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式，首先从Python与机器学习的关系讲起，再介绍一些库，然后就开始基于数据集进行比较正式的项目开发了，涉及建模、推荐及改进，以及声音与图像处理。通过流行的开源库，我们可以掌握如何高效处理文本、图片和声音。同时，读者也能掌握如何评估、比较和选择适用的机器学习技术。 举几个例子，我们会介绍怎么把StackOverflow的回答按质量高低进行分类，怎么知道某个音乐文件是爵士风格，还是重金属摇滚风格。另外，本书还涵盖了主题建模、购物习性分析及云计算等高级内容。总之，...(展开全部)

机器学习系统既复杂又独特。复杂是因为它们由许多不同的部分组成且涉及很多不同的利益相关者。独特是因为机器学习系统依赖于数据，不同应用场景的数据差异很大。在这本书中，你将学习一种整体方法来设计可靠、可扩展、可维护，并且能适应不断变化的环境和业务需求的机器学习系统。 本书作者Chip Huyen（Claypot AI的联合创始人）从达成系统整体目标的角度出发，考虑了包括处理和创建训练数据、特征选择、重新训练模型的频率以及监控哪些指标在内的每一个设计决策。本书中的迭代框架是在拥有大量文献支持的真实案例之上构建的。 本书可以在以下场景中为你提供帮助： 数据工程及选择正确的指标来解决业务问题。 自动化持续开发、评估、部署和更新模型的过程。 开发用于快速检测和解决模型在生产中问题的监控系统。 构建支持多应用场景的机器学习平台。 开发负责任的机器学习系统。

如今，机器学习正在互联网上下掀起热潮，而Python则是非常适合开发机器学习系统的一门优秀语言。作为动态语言，它支持快速探索和实验，并且针对Python的机器学习算法库的数量也与日俱增。本书最大的特色，就是结合实例分析教会读者如何通过机器学习解决实际问题。 本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式，首先从Python与机器学习的关系讲起，再介绍一些库，然后就开始基于数据集进行比较正式的项目开发了，涉及建模、推荐及改进，以及声音与图像处理。通过流行的开源库，我们可以掌握如何高效处理文本、图片和声音。同时，读者也能掌握如何评估、比较和选择适用的机器学习技术。 举几个例子，我们会介绍怎么把StackOverflow的回答按质量高低进行分类，怎么知道某个音乐文件是爵士风格，还是重金属摇滚风格。另外，本书还涵盖了主题建模、购物习性分析及云计算等高级内容。总之，...(展开全部)