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  • 机器学习之数学基础:概率统计与算法应用 朱宁 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 朱宁著 | | 无译
    • 出版社: 中国水利水电出版社
    • 出版时间:2024-06-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 朱宁著| 无译
    • 出版社:中国水利水电出版社
    • 出版时间:2024-06-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:269000
    • 页数:260
    • 开本:32开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787522622446
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:中国水利水电出版社

    机器学习之数学基础:概率统计与算法应用

    作  者:朱宁 著
    定  价:69.8
    出 版 社:中国水利水电出版社
    出版日期:2024年06月01日
    页  数:260
    装  帧:平装
    ISBN:9787522622446
    主编推荐

    内容简介

    本书先从概率论的基础讲起,然后逐步深入到概率论在机器学习中的应用,最后结合机器学习实战案例,重点介绍了概率论的概念及其在机器学习中的应用。通过本书读者不但可以系统地学习常见概率的相关知识,还能对机器学习开发有更为深入的理解。
    本书共10章,涵盖的主要内容:机器学习简介;为什么机器学习需要概率论;概率的定义;集合和事件;独立性;概率的性质;常见的计算概率方法;离散型和连续型概率简介;离散型和连续型概率的期望值、方差和标准差;几种常见的离散型和连续型概率分布;条件概率;联合概率;边缘概率;贝叶斯理论;随机过程简介;马尔可夫链;隐马尔克夫模型;高斯过程;常见的机器学习Python库;机器学习分类算法和回归算法简介;概率论在分类算法和回归算法中的应用;常见的分类算法和回归算法;强化学习简介;有趣的机器人游戏;GAN;图片风格转换。
    本书内容通俗易懂,案例丰富,实用性强,不仅null

    作者简介

    精彩内容

    目录
    第1章机器学习概述
    1.1机器学习简介
    1.1.1监督学习
    1.1.2无监督学习
    1.1.3强化学习
    1.2机器学习和人工智能的发展史
    1.2.1逻辑推理时代
    1.2.2专家系统时代
    1.2.3机器学习和深度学习时代
    1.3深度学习
    1.4机器学习基础一一概率论
    1.5常用的机器学习Python库
    1.5.1NumPy
    代码1.1比较NumPy和原生态Python:
    Compare_Numpy_and_Pure_Python.py
    ……

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