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人工智能數學基礎（簡體書）
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全書分為4篇，共17章。其中第1篇為數學知識基礎篇，主要講述了高等數學基礎、微積分、泰勒公式與拉格朗日乘子法；第2篇為數學知識核心篇，主要講述了線性代數基礎、特徵值與矩陣分解、概率論基礎、隨機變量與概率估計；第3篇為數學知識提高篇，主要講述了數據科學的幾種分佈、核函數變換、熵與激活函數；第4篇為數學知識應用篇，主要講述了回歸分析、假設檢驗、相關分析、方差分析、聚類分析、貝葉斯分析等內容。
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