|
题名:
|
机器学习的数学基础 [ 专著] ji qi xue xi de shu xue ji chu / (英)马克·彼得·戴森罗特(Marc Peter Deisenroth)，(英)A.阿尔多·费萨尔(A. Aldo Faisal)，(马来)翁承顺(Cheng Soon Ong)著 , 郝珊锋，黄定江译 |
|
ISBN:
|
978-7-111-76322-2 价格： CNY139.00 |
|
语种:
|
chi |
|
载体形态:
|
19,372页 图 24cm |
|
出版发行:
|
出版地： 北京 出版社： 机械工业出版社 出版日期： 2024 |
|
内容提要:
|
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。 |
|
主题词:
|
机器学习 数学理论 |
|
中图分类法:
|
TP181 版次： 5 |
|
主要责任者:
|
戴森罗特 dai sen luo te 著 |
|
主要责任者:
|
费萨尔 fei sa er 著 |
|
主要责任者:
|
翁承顺 weng cheng shun 著 |
|
次要责任者:
|
郝珊锋 hao shan feng 译 |
|
次要责任者:
|
黄定江 huang ding jiang 译 |