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题名/责任者:

Python机器学习中的数学修炼/左飞编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2021.3

ISBN及定价:

978-7-302-57092-9/CNY99.00

载体形态项:

xi, 449页:图;26cm

丛编项:

清华开发者书库.Python

个人责任者:

左飞 编著

学科主题:

软件工具-程序设计

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP311.561

中图法分类号:

TP181

书目附注:

有书目 (第448-449页)

提要文摘附注:

数学是机器学习和数据科学的基础, 任何期望涉足相关领域并切实领悟具体技术与方法的人都无法绕过数学这一关。本书系统地整理并介绍了机器学习中所涉及的必备数学基础, 具体包括概率论与数理统计、微积分 (主要是与最优化内容相关的部分)、凸优化及拉格朗日乘数法、数值计算、泛函分析基础 (例如核方法赖以建立的希尔伯特空间理论) 以及蒙特卡洛采样 (拒绝采样、自适应拒绝采样、重要性采样、吉布斯采样和马尔可夫链蒙特卡洛) 等。

使用对象附注:

本书既可作为机器学习及相关课程的教学参考书, 适合高等院校人工智能, 机器学习或数据挖掘等相关专业的师生研习之用, 也可供从事计算机应用 (特别是数据科学相关专业) 的研发人员参考

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