同类推荐
-
-
AI编程之道:巧用Cursor和WindSurf高效完…
-
¥99.00
-
-
AI编程+软件工程实战:Codex开发指南与Agent…
-
¥79.00
-
-
AI编程+软件工程实战:Codex开发指南与Agent…
-
¥79.00
-
-
AI编程+软件工程实战:Codex开发指南与Agent…
-
¥79.00
-
-
FDE造局:AI落地一线实战指南
-
¥79.00
-
-
FDE造局:AI落地一线实战指南
-
¥79.00
-
-
FDE造局:AI落地一线实战指南
-
¥79.00
-
-
Claude Code实战:从Vibe Coding入…
-
¥99.00
-
-
AI之后:我们如何重新定义自己
-
¥88.00
-
-
AI之后:我们如何重新定义自己
-
¥88.00
|
|
图书信息
|
|
|
|
机器学习数学基础(Python语言实现)
|
| ISBN: | 9787301322673 |
定价: | ¥69.00 |
| 作者: | 周洋,张小霞编著 |
出版社: | 北京大学出版社 |
| 出版时间: | 2021年08月 |
开本: | 26cm |
| 页数: | 254页 |
中图法: | TP181;TP311.561 |
相关供货商
|
供货商名称
|
库存量
|
库区
|
更新日期
|
|
|
|
|
|
|
其它供货商库存合计
|
110
|
|
2026-10-15
|
图书简介 | | 本书一共分为两部分。第一部分为数学基础知识部分,包含8个章节,介绍了微积分、线性代数、概率统计、信息论、模糊数学、随机过程、凸优化和图论的系统知识体系及几个数学知识点对应的Python编程实例。通过这些实例,读者能够了解Scikit-learn、Scikit-fuzzy、Theano、SymPy、NetworkX和CVXPY中相应的库函数的应用。第二部分为案例部分,包含4个章节,介绍了微积分、线性代数和概率统计问题的建模方法、求解流程和编程实现,以及工业生产领域的Python实战,包含了机器学习算法和深度学习PyTorch框架的应用。 |
|