万本电子书0元读

万本电子书0元读

顶部广告

机器学习数学基础电子书

暂无

售       价:¥

纸质售价:¥81.70购买纸书

109人正在读 | 0人评论 6.5

作       者:齐伟

出  版  社:电子工业出版社

出版时间:2022-02-01

字       数:18.2万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 多媒体/数据通信

温馨提示:数字商品不支持退换货,不提供源文件,不支持导出打印

为你推荐

  • 读书简介
  • 目录
  • 累计评论(0条)
  • 读书简介
  • 目录
  • 累计评论(0条)
本书系统地阐述机器学习的数学基础知识,但并非大学数学教材的翻版,而是以机器学习算法为依据,选取数学知识,并从应用的角度阐述各种数学定义、定理等,侧重于讲清楚它们的应用和实现方法。所以,书中将使用发者喜欢的编程语言(Python)来实现各种数学计算,并阐述数学知识在机器学习算法中的应用体现。<br/>【推荐语】<br/>从读者需求出发,精心提炼机器学习所需数学基础知识 无门槛,通俗易懂,注重读者感受,既好学,又实用 基于Python,从应用角度阐述数学在机器学习中的应用 选用大量工程实践案例,通数学基础与机器学习间的壁垒<br/>【作者】<br/>齐伟,耕耘于代码世界,以Web发和人工智能技术为主要方向,研发、教学、写作并举,已经出版了《跟老齐学Python:轻松门》《跟老齐学Python:Django实战》《跟老齐学Python:数据分析》《数据准备和特征工程》《Python大学实用教程》。<br/>
目录展开

内容简介

前言

第1章 向量和向量空间

1.1 向量

1.2 向量空间

1.3 基和维数

1.4 内积空间

1.5 距离和角度

1.6 非欧几何

第2章 矩阵

2.1 基础知识

2.2 线性映射

2.3 矩阵的逆和转置

2.4 行列式

2.5 矩阵的秩

2.6 稀疏矩阵

2.7 图与矩阵

第3章 特征值和特征向量

3.1 基本概念

3.2 应用示例

3.3 相似矩阵

3.4 正交和投影

3.5 矩阵分解

3.6 最小二乘法(1)

第4章 向量分析

4.1 向量的代数运算

4.2 向量微分

4.3 最优化方法

4.4 反向传播算法

第5章 概率

5.1 基本概念

5.2 贝叶斯定理

5.3 随机变量和概率分布

5.4 随机变量的和

5.5 随机变量的数字特征

第6章 数理统计

6.1 样本和抽样

6.2 点估计

6.3 区间估计

6.4 参数检验

6.5 非参数检验

第7章 信息与熵

7.1 度量信息

7.2 信息熵

7.3 联合熵和条件熵

7.4 相对熵和交叉熵

7.5 互信息

7.6 连续分布

附录A

后记

累计评论(0条) 0个书友正在讨论这本书 发表评论

发表评论

发表评论,分享你的想法吧!

买过这本书的人还买过

读了这本书的人还在读

回顶部