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机器学习的数学


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发表于2024-11-07

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图书描述

内容提要 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,最优化方法,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。

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著者简介

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。


图书目录


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用户评价

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五星好评全部是同一天的,水军也不是这么水的吧

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内容讲得比较一般,东拼西凑的水平。但是作者给出的这个知识框架很不错,可以顺藤摸瓜完善自己缺失的知识点

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读过目录,,这评论是假的吧?

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这是一本适合初学机器学习的非专业入门书。作者是计算机专业,非数学专业,从实用角度看问题,浅显易懂,实用性强,适合数学基础一般,但有需要使用的工科学生。

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一直想遇到的一本书,虽然对于数学基础差的人还是有点难度,研究算法遇到不解的时候翻翻看还是有收获的

读后感

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数学真的很厉害,利用梯度算法能够找到最优解进而实现人工神经网络、支持向量机、多目标神经结构搜索,利用概率论能够创造贝叶斯分类器,利用信息论能够创造决策树、生成对抗网络、特征选择,利用随机过程能够实现强化学习、贝叶斯优化,这本书讲得也很清晰,真的很推荐阅读。...  

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这本书虽然说的是机器学习的数学工具书,但是想在编程方面深入了解的话值得拥有,不管学习什么语言,算法都是绕不过的东西,而算法里面包含了大量的数学知识,如果把高数,概率论,线性代数都买来看,显然太耽误时间,也没那么多精力,这本《机器学习的数学》里面把计算机需要...  

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这本书虽然说的是机器学习的数学工具书,但是想在编程方面深入了解的话值得拥有,不管学习什么语言,算法都是绕不过的东西,而算法里面包含了大量的数学知识,如果把高数,概率论,线性代数都买来看,显然太耽误时间,也没那么多精力,这本《机器学习的数学》里面把计算机需要...  

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很多同学认为学了本科3门数学课-高等数学,线性代数,概率论与数理统计,就足以学好机器学习了,这种观点其实是不准确的。且不说最优化方法,随机过程等课程大部分人并没学过,即使是这3门课,机器学习中所用的数学知识也经常会超出工科乃至数学系教材的范畴。 下面我们一一分...  

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这本书虽然看目录基本都是数学知识,但其实它非常重视理论与实践的结合,在讲解数学知识的同时也对其在机器学习上的实际应用进行了举例说明,并附带了Python代码,让数学不再是单纯的数学,而是通向机器学习应用的大门。。 初学者可以从数学到算法再到代码顺着本书内容一起学习...  

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