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機器學習的數學


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发表于2024-11-07

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圖書描述

內容提要 本書的目標是幫助讀者全麵、係統地學習機器學習所必須的數學知識。全書由8章組成,力求精準、最小地覆蓋機器學習的數學知識。包括微積分,綫性代數與矩陣論,最優化方法,概率論,信息論,隨機過程,以及圖論。本書從機器學習的角度講授這些數學知識,對它們在該領域的應用舉例說明,使讀者對某些抽象的數學知識和理論的實際應用有直觀、具體的認識。 本書內容緊湊,結構清晰,深入淺齣,講解詳細。可用作計算機、人工智能、電子工程、自動化、數學等相關專業的教材與教學參考書。對人工智能領域的工程技術人員與産品研發人員,本書也有很強的參考價值。對於廣大數學與應用的數學愛好者,本書亦為適閤自學的讀本。

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著者簡介

雷明,資深機器學習、機器視覺專傢。畢業於清華大學計算機係,研究方嚮為機器視覺、機器學習,曾發錶論文數篇。《機器學習-原理、算法與應用》暢銷書作者。曾任百度項目經理;zmodo/meShare公司CTO、平颱研發中心負責人。SIGAI創始人,緻力於研發零編程、可視化的機器視覺框架,用標準化的算法賦能各個行業。


圖書目錄


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用戶評價

評分

語言精煉 知識密集 結構清晰 跟著這本書差不多能大體掌握機器學習的數學原理瞭

評分

數學和機器學習相輔相成 內容詳實 值得入手

評分

可能唯一優點就是“目錄”瞭(看這本書目錄大概知道機器學習涉及的數學知識然後去彆的書找資料?)內容講的實在不行。

評分

這是一本適閤初學機器學習的非專業入門書。作者是計算機專業,非數學專業,從實用角度看問題,淺顯易懂,實用性強,適閤數學基礎一般,但有需要使用的工科學生。

評分

語言精煉 知識密集 結構清晰 跟著這本書差不多能大體掌握機器學習的數學原理瞭

讀後感

評分

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。...  

評分

机器学习火了好几年了,而且目测随着5G和计算机算力的发展这个热度还能持续好久,比如大数据、万物互联、深度学习、计算机视觉等等。大家都想搞懂机器学习并从中分一杯羹,但人类想要学会机器学习可比机器学会学习要难得多,因为高深的数学知识是每一个深入研究机器学习的人都...  

評分

《机器学习的数学》是异步社区近期推荐的新书,看简介和目录感觉不错就买回来了。它几乎覆盖了与机器学习相关的所有数学知识,并包含线性分类器、支持向量机、人工神经网络、贝叶斯优化、生成对抗网络、神经结构搜索等各种机器学习算法的原理和应用示例。阅读本书有助于深入理...  

評分

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。...  

評分

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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