机器学习的数学基础_马克·彼得·戴森罗特(Marc Peter Deisenroth),A.,阿尔多·费萨尔(A. Aldo Faisal),翁承顺(Cheng Soon Ong)_机械工业出版社,2024.11.26
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书名:机器学习的数学基础
作者:马克·彼得·戴森罗特(Marc Peter Deisenroth),A.,阿尔多·费萨尔(A. Aldo Faisal),翁承顺(Cheng Soon Ong)
ISBN:978-7-111-76322-2
出版社:机械工业出版社
出版日期:2024.11.26
本书弥补了纯数学书籍和机器学习书籍存在的单一性问题,介绍了理解机器学习所需的必备数学概念,例如线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、优化、概率和统计,并使用这些概念推导出了四种核心机器学习方法:线性回归、主成分分析、高斯混合模型和支持向量机。本书每一章都包括一些例子,大部分章还配有习题,以方便读者测试对所学知识的理解程度。本书适合数据科学专业和计算机科学专业的学生,以及算法工程师与机器学习领域相关从业者阅读。
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