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- 题名/责任者:
- 机器学习的数学基础/(英) 马克·彼得·戴森罗特, (英) A. 阿尔多·费萨尔, (马来) 翁承顺著 郝珊锋, 黄定江译
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2024
- ISBN及定价:
- 978-7-111-76322-2/CNY139.00
- 载体形态项:
- xix, 372页, [4] 页图版:图 (部分彩图);24cm
- 丛编项:
- 智能系统与技术丛书
- 个人责任者:
- 戴森罗特 (Deisenroth, Marc Peter) 著
- 个人责任者:
- 费萨尔 (Faisal, A. Aldo) 著
- 个人责任者:
- 翁承顺 著
- 个人次要责任者:
- 郝珊锋 译
- 个人次要责任者:
- 黄定江 译
- 学科主题:
- 机器学习-数学理论
- 中图法分类号:
- TP181
- 中图法分类号:
- O1-0
- 出版发行附注:
- 剑桥大学出版社与机械工业出版社合作出版 限中国大陆发行
- 提要文摘附注:
- 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。
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