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机器学习微积分一本通(Python版)
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机器学习微积分一本通(Python版)电子书

本书语言简明，案例丰富，实用性强，适合有志于机器学习领域的研究者和爱好者、海量数据挖掘与分析人员、金融智能化从业人员阅读，也适合作为高等院校机器学习相关专业的教材。

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111人正在读 | 0人评论 6.7

作       者：洪锦魁

出  版  社：清华大学出版社

出版时间：2022-05-09

字       数：7.3万

所属分类： 科技 > 计算机/网络 > 软件系统

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这是一本具有高中数学知识就能读懂的机器学习图书，书中通过大量程序实例，将复杂的公式重新拆解，详细、清晰地解读了机器学习中常用的微积分知识，一步步带领读者机器学习的领域。<br/>【推荐语】<br/>本书语言简明，案例丰富，实用性强，适合有志于机器学习领域的研究者和爱好者、海量数据挖掘与分析人员、金融智能化从业人员阅读，也适合作为高等院校机器学习相关专业的教材。<br/>【作者】<br/>洪锦魁，中国台湾计算机专家，IT图书知名作者。其著作特色：所有程序语法会依特性分类，同时以实用的程序实例行解说，让读者可以事半功倍地轻松掌握相关知识。 近年出版作品： 算法零基础一本通（Python版） Python数据科学零基础一本通 Python门很简单 Python王者归来 Python GUI设计：tkinter菜鸟编程 <br/>
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内容简介

作者简介

前言

第1章 微积分的简史

第2章 极限

第3章 斜率

第4章 微分的基本概念

第5章 用微分找出极大值与极小值

第6章 积分基础

第7章 积分求体积

第8章 合成函数的微分与积分

第9章 指数与对数的微分与积分

第10章 简单微分方程的应用

第11章 概率密度函数

第12章 似然函数与最大似然估计

第13章 正态分布的概率密度函数

第14章 多重积分

第15章 基础偏微分

第16章 将偏微分应用于向量方程的求解

第17章 将偏微分应用于矩阵运算

第18章 使用多远回归分析最大似然估计法

第19章 梯度下降法

第20章 深度学习的层次基础知识

第21章 激活函数与梯度下降法

第22章 使用Sigmoid函数建立近似函数

第23章 人工神经网络的数学

第24章 反向传播法

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