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机器学习的数学

2023-03-18 23:26 作者:今天天气不错风也温柔  | 我要投稿

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编辑推荐

·上海交通大学特别研究员、阿里巴巴、百度算法专家、优酷首席科学家、谷歌机器学习开发者专家力荐教材
·透彻地理解机器学习算法,从数学层面搞懂这些核心算法原理的逻辑,具备推导和证明算法的能力
·在解决人工智能工程实践的问题中,能够用数学知识进行分析和建模
·精准覆盖人工智能领域中机器学习、深度学习、强化学习相关的数学知识
·从机器学习应用的角度讲授数学,让数学在机器学习中的应用无缝衔接
·涵盖概率论、信息论、**化方法等机器学习中的目标函数构造、模型优化以及各种机器学习算法的核心知识
·囊括了微积分和线性代数等基本数学知识

内容简介

本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。全书由8章组成,力求精准、最小地覆盖机器学习的数学知识。包括微积分,线性代数与矩阵论,**化方法,概率论,信息论,随机过程,以及图论。本书从机器学习的角度讲授这些数学知识,对它们在该领域的应用举例说明,使读者对某些抽象的数学知识和理论的实际应用有直观、具体的认识。 本书内容紧凑,结构清晰,深入浅出,讲解详细。可用作计算机、人工智能、电子工程、自动化、数学等相关专业的教材与教学参考书。对人工智能领域的工程技术人员与产品研发人员,本书也有很强的参考价值。对于广大数学与应用的数学爱好者,本书亦为适合自学的读本。

作者简介

雷明,资深机器学习、机器视觉专家。毕业于清华大学计算机系,研究方向为机器视觉、机器学习,曾发表论文数篇。《机器学习-原理、算法与应用》畅销书作者。曾任百度项目经理;zmodo meShare公司CTO、平台研发中心负责人。SIGAI创始人,致力于研发零编程、可视化的机器视觉框架,用标准化的算法赋能各个行业。


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