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机器学习数学基础(Python语言实现) 周洋,张小霞 著 专业科技 文轩网
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机器学习数学基础(Python语言实现)
1.104幅图表展示,降低理解难度。 2.知识点丰富,满足机器学习所需数学知识。 3.基于Python编程的“小试牛刀”,检验学习效果。 4.20个“专家点拨”,帮助读者答疑解惑。 5.数学思想和人工智能解决方案的有效实践。 6.提供书中相关案例的源代码,方便读者学习参考。
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,同时还介绍了很好经典的综合案例,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。 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null
周洋,成都嘉捷信诚解决方案专家,拥有12年toB行业大数据相关经验,对工业大数据、智慧电厂、智慧城市、智慧交通、智慧安防等行业趋势发展有前瞻性判断力。对机器学习、深度学习、大数据、知识图谱等技术有深入研究。 张小霞,控制理论与控制工程专业硕士。曾从事军工电子硬件和软件开发、机器人视觉检测、工业检测数据建模分析等相关工作,擅长机器学习和深度学习算法,对机器视觉中的目标检测、图像分割、三维点云检测及自然语言处理等方面有深入研究。现就职于成都航空职业技术学院,从事教学科研工作。
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