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图书信息
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机器学习中的数学
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| ISBN： | 9787517077190 |
定价： | ￥89.80 |
| 作者： | 孙博编著 |
出版社： | 中国水利水电出版社 |
| 出版时间： | 2019年11月 |
开本： | 23cm |
| 页数： | 357页 |
中图法： | TP181 |
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2025-09-05
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图书简介 | | 《机器学习中的数学》是一本系统介绍机器学习中涉及的数学知识的入门图书，本书从机器学习中的数学入门开始，以展示数学的友好性为原则，讲述了机器学习中的一些常见的数学知识。《机器学习中的数学》共19章，分为线性代数、高等数学和概率3个组成部分。第1部分包括向量、向量的点积与叉积、行列式、代数余子式、矩阵、矩阵和方程组、矩阵的秩、逆矩阵、高斯—诺尔当消元法、消元矩阵与置换矩阵、矩阵的LU分解、欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、夹角余弦等；第2部分包括导数、微分、不定积分、定积分、弧长、偏导、多重积分、参数方程、极坐标系、柱坐标系、球坐标系、梯度、梯度下降算法、方向导数、线性近似、二阶近似、泰勒公式、牛顿法、最小二乘法、求解极值、拉格朗日乘子法、KKT条件、欧拉—拉格朗日方程等；第3部分包括概率、古典概型、几何概型、互斥事件、独立事件、分布函数、离散型分布、连续型分布等。 |
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