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以下書籍介紹來自豆瓣

內(nèi)容簡介  · · · · · ·

《機器學習中的數(shù)學》是一本系統(tǒng)介紹機器學習中涉及的數(shù)學知識的入門圖書，本書從機器學習中的數(shù)學入門開始，以展示數(shù)學的友好性為原則，講述了機器學習中的一些常見的數(shù)學知識。機器學習作為人工智能的核心技術(shù)，對于數(shù)學基礎(chǔ)薄弱的人來說，其臺階是陡峭的，本書力爭在陡峭的臺階前搭建一個斜坡，為讀者鋪平機器學習的數(shù)學之路。

《機器學習中的數(shù)學》共19章，分為線性代數(shù)、高等數(shù)學和概率3個組成部分。第 1 部分包括向量、向量的點積與叉積、行列式、代數(shù)余子式、矩陣、矩陣和方程組、矩陣的秩、逆矩陣、高斯—諾爾當消元法、消元矩陣與置換矩陣、矩陣的LU分解、歐幾里得距離、曼哈頓距離、切比雪夫距離、夾角余弦等；第2部分包括導數(shù)、微分、不定積分、定積分、弧長、偏導、多重積分、參數(shù)方程、極坐標系、柱坐標系、球坐標系、梯度、梯度下降算法、方向?qū)?shù)、線性近似、二階近似、泰勒公式、牛頓法、zuixiao二乘法、求解極值、拉格朗日乘子法、KKT條件、歐拉—拉格朗日方程等；第3部分包括概率、古典概型、幾何概型、互斥事件、獨立事件、分布函數(shù)、離散型分布、連續(xù)型分布等。

《機器學習中的數(shù)學》內(nèi)容全面，語言簡練，實例典型，實用性強，立足于“友好數(shù)學”，與機器學習完美對接，適合想要了解機器學習與深度學習但數(shù)學基礎(chǔ)較為薄弱的程序員閱讀，也適合作為各大高等院校機器學習相關(guān)專業(yè)的教材。機器學習及數(shù)學愛好者、海量數(shù)據(jù)挖掘與分析人員、金融智能化從業(yè)人員等也可選擇本書參考學習。

作者簡介  · · · · · ·

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