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  • [正版]机器学习数学基础一本通(Python版)
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    • 作者: 洪锦魁著
    • 出版社: 清华大学出版社
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    • 作者: 洪锦魁著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:16开
    • ISBN:9780558786040
    • 版权提供:清华大学出版社

                                                                                                  店铺公告

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    本书语言简明,案例丰富,实用性强,适合有志于机器学习领域的研究者和爱好者、海量数据挖掘与分析人员、金融智能化从业人员阅读,也适合作为高等院校机器学习相关专业的教材。

    基本信息
    商品名称: 机器学习数学基础一本通(Python版) 开本: 16开
    作者: 洪锦魁 定价: 99.00
    ISBN号: 9787302574279 出版时间: 2021-04-01
    出版社: 清华大学出版社 印刷时间: 2021-03-01
    版次: 1 印次: 1

    第 1 章 数据可视化 
    1-1 认识 matplotlib.pyplot 模块的主要函数
    1-2 绘制简单的折线图 plot( )
    1-3 绘制散点图 scatter( )
    1-4 numpy 模块
    1-5 图表显示中文
    第 2 章 数学模块 math 和 sympy
    2-1 数学模块的变量
    2-2 一般函数
    2-3 log( ) 函数
    2-4 三角函数
    2-5 sympy 模块
    第 3 章 机器学习基本概念
    3-1 人工智能、机器学习、深度学习
    3-2 认识机器学习
    3-3 机器学习的种类
    3-4 机器学习的应用范围
    第 4 章 机器学习的基础数学
    4-1 用数字描绘事物
    4-2 变量概念
    4-3 从变量到函数
    4-4 等式运算的规则
    4-5 代数运算的基本规则
    4-6 用数学抽象化开餐厅的生存条件
    4-7 基础数学的结论
    认识方程式、函数、
    第 5 章 坐标图形
    5-1 认识方程式
    5-2 方程式文字描述方法
    5-3 一元一次方程式
    5-4 函数
    5-5 坐标图形分析
    5-6 将线性函数应用在机器学习
    从联立方程式看机器
    第 6 章 学习的数学模型
    6-1 数学概念建立连接两点的直线
    6-2 机器学习使用联立方程式预估数据
    6-3 从 2 条直线的交叉点预估科学数据
    6-4 两条直线垂直交叉
    6-5 联立不等式
    第 7 章 从勾股定理看机器学习
    7-1 验证勾股定理
    7-2 将勾股定理应用在能力倾向测验
    7-3 将勾股定理应用在三维空间
    7-4 将勾股定理应用在更高维的空间
    7-5 电影分类
    第 8 章 联立不等式与机器学习
    8-1 联立不等式的基本概念
    8-2 联立不等式的线性规划
    8-3 Python 计算
    第 9 章 机器学习需要知道的二次函数
    9-1 二次函数的基础数学
    9-2 从一次到二次函数
    9-3 认识二次函数的系数
    9-4 使用 3 个点求解二次函数
    9-5 二次函数的配方法
    9-6 二次函数与解答区间
    第 10 章 机器学习的小平方法
    10-1 小平方法基本概念
    10-2 简单的企业实例
    10-3 机器学习建立含误差值的线性方程式
    10-4 numpy 实践小平方法
    10-5 线性回归
    10-6 实例应用
    第 11 章 机器学习必须懂的集合
    11-1 使用 Python 建立集合
    11-2 集合的操作
    11-3 子集、超集与补集
    11-4 加入与删除集合元素
    11-5 幂集与 sympy 模块
    11-6 笛卡儿积
    第 12 章 机器学习必须懂的排列与组合
    12-1 排列的基本概念
    12-2 有多少条回家路
    12-3 排列组合
    12-4 阶乘的概念
    12-5 重复排列
    12-6 组合
    第 13 章 机器学习需要认识的概率
    13-1 概率基本概念
    13-2 数学概率与统计概率
    13-3 事件概率名称
    13-4 事件概率规则
    13-5 抽奖的概率 :加法与乘法综合应用
    13-6 余事件与乘法的综合应用
    13-7 条件概率
    13-8 贝氏定理
    13-9 蒙地卡罗模拟
    第 14 章 二项式定理
    14-1 二项式的定义
    14-2 二项式的几何意义
    14-3 二项式展开与规律性分析
    14-4 找出 x n-k y k 项的系数
    14-5 二项式的通式
    14-6 二项式到多项式
    14-7 二项分布实验
    14-8 将二项式概念应用在业务数据分析
    14-9 二项式概率分布 Python 实践
    第 15 章 指数概念与指数函数
    15-1 认识指数函数
    15-2 指数运算的规则
    15-3 指数函数的图形
    第 16 章 对数
    16-1 认识对数函数
    16-2 对数表的功能
    16-3 对数运算可以解决指数运算的问题
    16-4 认识对数的特性
    16-5 对数的运算规则与验证
    第 17 章 欧拉数与逻辑函数
    17-1 欧拉数
    17-2 逻辑函数
    17-3 logit 函数
    17-4 逻辑函数的应用
    第 18 章 三角函数
    18-1 直角三角形的边长与夹角
    18-2 三角函数的定义
    18-3 计算三角形的面积
    18-4 角度与弧度
    18-5 程序处理三角函数
    18-6 从单位圆看三角函数
    第 19 章 从基础统计了解大型运算符
    19-1 加总消费金额
    19-2 计算平均单笔消费金额
    19-3 方差
    19-4 标准偏差
    19-5 Σ 符号运算规则与验证
    19-6 活用 Σ 符号
    第 20 章 机器学习的向量
    20-1 向量的基础概念
    20-2 向量加法的规则
    20-3 向量的长度
    20-4 向量方程式
    20-5 向量内积
    20-6 皮尔逊相关系数
    20-7 向量外积
    第 21 章 机器学习的矩阵
    21-1 矩阵的表达方式
    21-2 矩阵相加与相减
    21-3 矩阵乘以实数
    21-4 矩阵乘法
    21-5 方形矩阵
    21-6 单位矩阵
    21-7 反矩阵
    21-8 用反矩阵解联立方程式
    21-9 张量
    21-10 转置矩阵
    第 22 章 向量、矩阵与多元线性回归
    22-1 向量应用在线性回归
    22-2 向量应用在多元线性回归
    22-3 矩阵应用在多元线性回归
    22-4 将截距放入矩阵
    22-5 简单的线性回归

    ......

    这是一本具有高中数学知识就能读懂的机器学习图书,书中通过大量程序实例,将复杂的公式重新拆解,详细、清晰地解读了机器学习中常用的数学知识,一步步带领读者进入机器学习的领域。本书共 22 章,主要讲解了数据可视化、math 模块、sympy 模块、numpy 模块、方程式、函数、*小平方法、集合、概率、贝叶斯定理、指数、对数、欧拉数、逻辑函数、三角函数、大型运算符、向量、矩阵与线性回归等数学知识。

    洪锦魁,中国台湾计算机专家,IT图书知名作者。其著作特色:所有程序语法会依特性分类,同时以实用的程序实例进行解说,让读者可以事半功倍地轻松掌握相关知识。
    近年出版作品:
    算法零基础一本通(Python版)
    Python数据科学零基础一本通
    Python入门很简单
    Python王者归来
    Python GUI设计:tkinter菜鸟编程

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