机器学习的数学

机器学习的数学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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。

出版者:
作者:雷明
出品人:异步图书
页数:396
译者:
出版时间:2021-1-1
价格:119
装帧:平装
isbn号码:9787115542939
丛书系列:
图书标签:
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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。

具体描述

读后感

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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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想学习机器学习,想从事机器学习相关的工作?那么,对数学的要求高吗?相信这是很多人想问的问题,因为机器学习不像普通的业务系统编程,对数学要求还是很高的。那么我该从哪开始呢?本书就是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。包括微积分,线性代数与矩阵论...  

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想学习机器学习,想从事机器学习相关的工作?那么,对数学的要求高吗?相信这是很多人想问的问题,因为机器学习不像普通的业务系统编程,对数学要求还是很高的。那么我该从哪开始呢?本书就是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。包括微积分,线性代数与矩阵论...  

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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。...  

用户评价

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内容全面,逻辑清晰,适合搞算法的时候随手翻两页~

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很详细的一本机器学习数学书

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语言精炼 知识密集 结构清晰 跟着这本书差不多能大体掌握机器学习的数学原理了

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果然1月27日那些都是刷出来的好评,本书写的最好的就是目录了,印刷的也不好,大白纸晃眼睛,排版更是非常不适合学习阅读,字体大小都不带变的,后悔买了唉…学数学不如直接买有口碑的老牌数学书,线代直接看mit strang老爷子的视频,概率论视频可以看mit的,Harvard的,还有stanford的cs109,微积分看coursera上IC的math for ml配合mit的两门还有1b3b的微积分的本质,我真的被猪油蒙了心才买的_(:з」∠)_

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朋友推荐我就买了,到手发现完全就是教材合辑,把高数,线代等课本缩水整合了一下就完事儿了。 感觉不对劲,才发现我原计划要买的是《深度学习的数学》,结果买成了这本《机器学习的数学》。

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