书目信息 |
题名: |
机器学习数学基础
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作者: | 周洋 , 张小霞 编著 | |
分册: | ||
出版信息: | 北京 北京大学出版社 2021 |
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页数: | 254页 | |
开本: | 26cm | |
丛书名: | ||
单 册: | ||
中图分类: | TP181 , TP311.561 | |
科图分类: | ||
主题词: | 机器学习--ji qi xue xi , 软件工具--ruan jian gong ju--程序设计 | |
电子资源: | ||
ISBN: | 978-7-301-32267-3 |
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330 | @a本书是一本系统介绍机器学习所涉及的数学知识和相关Python编程的实例工具书, 同时还介绍了非常经典的综合案例, 除了编写机器学习的代码, 还编写了深度学习的代码。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。在学习本书内容前, 建议读者先掌握基本的Python编程知识和数学基础, 然后将本书通读一遍, 了解本书的大概内容, 最后再跟着实例进行操作。 | |
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机器学习数学基础:Python语言实现/周洋, 张小霞编著.-北京:北京大学出版社,2021 |
254页:图;26cm |
ISBN 978-7-301-32267-3:CNY69.00 |
本书是一本系统介绍机器学习所涉及的数学知识和相关Python编程的实例工具书, 同时还介绍了非常经典的综合案例, 除了编写机器学习的代码, 还编写了深度学习的代码。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。在学习本书内容前, 建议读者先掌握基本的Python编程知识和数学基础, 然后将本书通读一遍, 了解本书的大概内容, 最后再跟着实例进行操作。 |
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正题名:机器学习数学基础
索取号:TP181/50
 
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