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  • 正版新书]机器学习数学基础:概率论与数理统计李昂978730132405
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    • 作者: 李昂著 | 李昂编 | 李昂译 | 李昂绘
    • 出版社: 北京大学出版社
    • 出版时间:2021-11-01
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    • 作者: 李昂著| 李昂编| 李昂译| 李昂绘
    • 出版社:北京大学出版社
    • 出版时间:2021-11-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:472000
    • 页数:312
    • 开本:16开
    • ISBN:9787301324059
    • 版权提供:北京大学出版社
    • 作者:李昂
    • 著:李昂
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:79
    • ISBN:9787301324059
    • 出版社:北京大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-11-01
    • 页数:312
    • 外部编号:党庄B171013
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    目 录
    第1章 机器学习及概率 1
    1.1 机器学习概述 2
    1.2 机器学习的发展历史 8
    1.3 机器学习的研发进展 11
    1.4 机器学习与概率的关系 14
    第2章 随机试验及概率 21
    2.1 概率及概率的特点 22
    2.2 概率与频率 28
    2.3 等可能概型(古典概型) 32
    2.4 概率小故事——三门问题 36
    第3章 随机变量及其分布 38
    3.1 随机变量 39
    3.2 离散型随机变量及其分布律 42
    3.3 随机变量的分布函数 46
    3.4 连续型随机变量及其概率密度 47
    3.5 概率小故事——星期二男孩 51
    第4章 多维随机变量及其分布 53
    4.1 二维随机变量 54
    4.2 边缘分布 61
    4.3 概率小故事——彭尼的游戏 64
    第5章 贝叶斯问题 69
    5.1 由暗恋引发的思考 70
    5.2 贝叶斯概率 71
    5.3 贝叶斯算法原理 72
    5.4 朴素贝叶斯算法原理 82
    5.5 概率小故事——你打游戏能赢吗 86
    第6章 正态分布 89
    6.1 生活中的正态分布现象 90
    6.2 正态分布 91
    正态分布实验 91
    6.3 为何机器学习经常用到正态分布 92
    6.4 正态分布的计算 93
    6.5 概率小故事——你的朋友都比你有人缘? 99
    第7章 随机变量的数字特征 104
    7.1 数学期望 105
    7.2 方差 109
    7.3 协方差及相关系数 118
    7.4 随机变量的矩与切比雪夫不等式 125
    7.5 概率小故事——赌博默示录 130
    第8章 机器学习中的损失函数 136
    8.1 交叉熵损失函数 137
    8.2 Sigmoid函数与Softmax回归问题 144
    8.2.1 Softmax概述 144
    8.3 概率小故事——同一天生日问题 148
    第9章 大数定律 151
    9.1 大数定律 152
    9.2 中心极限定理 157
    9.3 概率小故事——捉羊问题 160
    第10章 样本及抽样分布 167
    10.1 总体及样本 168
    10.2 直方图和箱线图 173
    10.3 抽样分布 183
    10.4 概率小故事——布丰问题 194
    第11章 参数估计 199
    11.1 点估计 200
    11.2 区间估计 207
    11.3 概率小故事——你有病吗? 212
    第12章 马尔科夫链 214
    12.1 马尔科夫链概述 215
    12.2 隐马尔科夫链与打靶问题 225
    12.3 概率小故事——伟大的数学家 231
    第13章 过拟合与欠拟合问题 233
    13.1 生活中的过拟合与欠拟合现象 234
    13.2 过拟合与欠拟合概念 235
    13.3 解决过拟合与欠拟合问题的“四大金刚” 236
    13.4 概率小故事——路边的阴谋 248
    第14章 安装TensorFlow 250
    14.1 安装前准备工作 251
    14.2 开始使用TensorFlow 258
    14.3 概率小故事——范进中举是巧合吗? 260
    第15章 卷积神经网络 262
    15.1 卷积神经网络的生物背景 263
    15.2 计算机可以做什么 264
    15.3 卷积神经网络的基本概念 264
    15.4 卷积神经网络运算过程 268
    15.4.1 卷积神经网络与前馈神经网络 268
    15.4.2 卷积运算的原理 269
    15.4.3 卷积运算形式 271
    15.4.4 卷积网络工作方式 271
    15.4.5 池化过程 274
    15.5 反向传播 274
    15.6 概率小故事——狼来了吗 282
    第16章 手写体数字识别 284
    16.1 LeNet-5模型介绍 285
    16.2 手写体数字识别 292
    16.3 概率小故事——测一测您有多大概率看完本书? 299


    李昂,博士,机械设计专业,曾先后在工程机械行业的龙头企业徐工集团从事CAE仿真工作;在建筑机器人行业寡头碧桂园旗下的博智林机器人公司担任项目经理,从事建筑机器人的整体研发工作。目前在江苏集萃道路研究所任职信息化与智能控制部门副部长。CSDN博主,在CSDN上发表文章70余篇,内容涵盖深度学习、机器学习、定位导航等领域。

    388幅插图+50个案例,像看漫画一样,帮助你理解概率统计与机器学习紧密结合的核心内容

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