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  • 醉染图书人工智能的数学基础9787302603818
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    • 作者: 冯朝路于鲲杨金柱栗伟著 | 冯朝路于鲲杨金柱栗伟编 | 冯朝路于鲲杨金柱栗伟译 | 冯朝路于鲲杨金柱栗伟绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2022-08-01
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    • 作者: 冯朝路于鲲杨金柱栗伟著| 冯朝路于鲲杨金柱栗伟编| 冯朝路于鲲杨金柱栗伟译| 冯朝路于鲲杨金柱栗伟绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2022-08-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:420000
    • 页数:288
    • 开本:16开
    • ISBN:9787302603818
    • 版权提供:清华大学出版社
    • 作者:冯朝路于鲲杨金柱栗伟
    • 著:冯朝路于鲲杨金柱栗伟
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:59.00
    • ISBN:9787302603818
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2022-08-01
    • 页数:288
    • 外部编号:1202716515
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章 特征向量与矩阵分析

    1.1 标量

    1.2 特征向量与特征空间

    1.2.1 特征空间的正交

    1.2.2 特征向量的大小与方向

    1.3 向量转置

    1.4 向量加法

    1.5 向量乘法

    1.5.1 向量数乘

    1.5.2 向量内积

    1.5.3 向量外积

    1.5.4 分量乘法

    1.6 向量的线关

    1.7 矩阵分析与人工智能

    1.8 矩阵转置

    1.9 矩阵加法

    1.10 矩阵乘法

    1.10.1 矩阵数乘

    1.10.2 矩阵内积

    1.10.3 矩阵内积的外积展开

    1.10.4 元素乘法

    1.11 矩阵的特征值与特征向量

    1.12 矩阵的秩

    1.12.1 初等变换

    1.12.2 初等矩阵

    1.13 矩阵的逆

    1.14 矩阵的分块作
    1.15 矩阵的迹

    1.16 矩阵分解

    1.16.1 LU分解

    1.16.2 特征分解

    1.16.3 奇异值分解

    1.17 二次型与正定矩阵

    1.18 张量

    小结

    习题

    参考文献

    第2章 相似度量

    2.1 相似度量的重要

    2.2 相似度量的多样

    . 闵氏距离

    ..1 曼哈顿距离

    ..2 欧氏距离

    .. 切比雪夫距离

    ..4 曼-切转换

    2.4 马氏距离

    2.4.1 维度相关问题

    2.4.2 独立化处理

    2.4.3 与欧氏距离的关系

    2.5 余弦距离

    2.5.1 夹角余弦

    2.5.2 距离度量

    2.6 汉明距离

    2.6.1 严格定义

    2.6.2 松弛定义

    2.7 杰卡德距离

    2.7.1 严格定义

    2.7.2 松弛定义

    2.8 皮尔森距离

    2.8.1 相关系数

    2.8.2 距离度量

    2.8.3 局限

    2.9 斯皮尔曼距离

    2.9.1 相关系数

    2.9.2 距离度量

    ……

    第3章 函数与泛函分析

    第4章 条件概率与贝叶斯

    第5章 信息论与熵

    第6章 现行分析与卷积

    第7章 正则化与范数

    第8章 很优化理论与方法

    第9章 核函数映

    0章 能评与度量


    冯朝路,男,博士,于东北大学。沈阳市领军人才,现为东北大学计算机科学与工程学院人工智能系副教授,博士生导师,中国人工智能协会智慧医疗专业委员会委员,从事计算机视觉与人工智能相关研究工作,以或通讯作者发表SCI20余篇,合作发表ESI高被引1篇,申请专利20余项,获授权5项,获MICCAISATA心室分割比赛名、MICCAIISLES分割比赛第2名,获辽宁省科技进步一等奖1次、二等奖1次,沈阳市科技进步一等奖2次。

    "1. 明详尽、推导清晰
    对于涉及到的数学结论,本书采用简单、易于理解的方式,给出详尽的明过程。
    2. 结合实例、基础为主
    为了便于理解,结合代表人工智能算法实例,讲述对应数学知识点。
    3. 知识全面、深入浅出
    本书内容涵盖线代数、高等数学、概率论、很优化等多个数学分支内的重要知识点。采用公式推导、图表示例、应用举例相结合的方式,以详实的语言、全新的视角,帮读者理解其中的关键知识点。
    "

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