机器学习系统设计是考察一个人设计系统能力的重要题型,特别是在算法手撕后的高级职位面试中常见。在国外和国内,如算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师和深度学习工程师等领域,机器学习系统设计经验至关重要。Chiphuyen在github.com总结了一份详细的机器学习设计资料,以此为基础,结合作者的实际经验进行本地化整理。内容主要分为三部分:机器学习系统设计的核心概念摘录、实际案例分析以及27道系统设计题目的练习。详细内容和答案解析可在作者的公众号“谷粒说数”和GitHub上找到。
机器学习系统设计案例与测试
相关推荐
矩阵学习与机器学习衔接
吴恩达矩阵学习是针对机器学习所设计的,可以帮助你更好地理解线性代数在机器学习中的应用,进而理解更复杂的机器学习概念。
算法与数据结构
12
2024-05-01
机器学习与Spark指南
此指南提供机器学习与Spark的清晰介绍,涵盖基础概念、技术和实用示例。
spark
11
2024-05-15
深度学习与机器学习基础
嗯,这个《3--深度学习--机器学习基础》的资料对于想要深入学习机器学习和深度学习的朋友来说,真的是挺有的。它包含了一些基础的内容,适合那些想打好基础的同学。你可以通过这些资料理解一些核心概念,慢慢入门。除了这本主资料,还有一系列相关文章,像是**机器学习的数学基础**的资料,或者**机器学习经典**的一些实战案例,都不错。如果你想进一步了解 Python 在机器学习中的应用,也有专门的资料进行对比。嗯,总体来说,内容蛮丰富的,基本可以覆盖到大部分机器学习入门和进阶需要的知识点。
算法与数据结构
0
2025-07-01
机器学习资源
感谢大牛整理的机器学习资源:https://github.com/Flowerowl/Big_Data_Resources#大数据-数据挖掘
数据挖掘
17
2024-05-01
机器学习经典
McGrawHill出版社发行的.Tom著作的机器学习经典,涵盖数据挖掘通用算法。
数据挖掘
18
2024-05-25
模式识别与机器学习
机器学习领域必读经典,Bishop巨著,英文电子版,高清版本。
数据挖掘
17
2024-05-19
机器学习在实际应用中的案例分析
机器学习在实际应用中的案例分析第四章排序:智能收件箱的代码及原文代码修正
算法与数据结构
13
2024-07-17
案例研究机器学习特征工程数据离散化实践
本案例数据集聚焦于机器学习中的特征工程,特别是数据离散化过程。通过将连续数值型数据转化为离散的类别,如年龄、消费频率等,不仅降低了数据复杂性,还提升了模型的性能和准确性。离散化方法包括等宽分箱、等频分箱和基于规则的分箱,如四分位数等,这些技术在处理会员数据时尤为重要。还介绍了如何利用离散化技术优化特征,以提高机器学习模型在用户分类和推荐系统中的应用效果。
数据挖掘
18
2024-08-15
客户信用风险检测与预测数据科学与机器学习案例分析
这个项目源自暑期实习,所有代码和数据均公开,供数据分析初学者学习。项目通过描述性统计分析和数据处理,包括分类变量重编码、异常值识别和缺失值填补。模型方面采用了逻辑回归、glmnet惩罚逻辑回归、支持向量机等,并绘制了ROC曲线和混淆矩阵进行可视化。建议进一步尝试其他模型如分类树、随机森林、集成模型和神经网络以改进模型性能。
数据挖掘
12
2024-07-18