机器学习的数学

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雷明
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2021-1-1 平装 9787115542939

具体描述

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。

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。

用户评价

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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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##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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##数学和机器学习相辅相成 内容详实 值得入手

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