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大规模推荐系统实战 阿星(本名：张友雷 人民邮电出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
作为机器学习领域应用比较成熟、广泛的业务，个性化推荐在电商、短视频等平台发挥着重要作用，其背后的推荐系统已成为当今越来越多应用程序的标配。关于推荐算法的论述有很多，而要将其很好地应用到实际场景中，则需要大量的实践经验。本书从实战的角度介绍推荐系统，主要包含三部分 ：召回算法、排序算法和工程实践。书中细致剖析了如何在工业中对海量数据应用算法，涵盖了从算法原理，到模型搭建、优化以及最佳实践等诸多内容。
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本书主要介绍TensorFlow及其在各种深度学习神经网络中的应用。全书共5章，首先介绍了TensorFlow的入门知识，包括其相关技术与模型以及安装配置，然后分别介绍了TensorFlow在深度神经网络、卷积神经网络、递归神经网络中的应用，并通过具体示例进行了详细分析与应用。后，对上述TensorFlow模型进行了总结分析，并核验了模型精度。
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深入浅出：工业机器学习算法详解与实战 张朝阳 著 9787111640561 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
实用性是本书的基本出发点，书中介绍了近年来在工业界被广泛应用的机器学习算法，这些算法经受了时间的考验，不但效果好而且使用方便。此外，本书也十分注重理论的深度和完整性，内容编排力求由浅入深、推理完整、前后连贯、自成体系，先讲统计学、矩阵、优化方法这些基础知识，再介绍线性模型、概率图模型、文本向量化算法、树模型和深度学习。与大多数机器学习图书不同，本书还介绍了算法周边的一些工程架构及实现原理，比如如何实时地收集训练样本和监控算法指标、参数服务器的架构设计、做A/B 测试的注意事项等。 本书理论体系完整，公式推导清晰，可作为机器学习初学者的自学用书。读者无需深厚的专业知识, 本科毕业的理工科学生都能看懂。另外由于本书与工业实践结合得很紧密，所以也非常适合于从事算法相关工作的工程技术人员阅
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