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图书信息
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机器学习的数学基础
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| ISBN： | 9787111763222 |
定价： | ￥139.00 |
| 作者： | (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 |
出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版时间： | 2024年11月 |
开本： | 24cm |
| 页数： | 19,372页 |
装祯： | 平装 |
中图法： | TP181 |
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205
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2026-08-20
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图书简介 | | 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。 |
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