商品簡介
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本書的目標是幫助讀者全面、系統地學習機器學習所必須的數學知識。全書由8章組成,力求精准、最小地覆蓋機器學習的數學知識。包括微積分,線性代數與矩陣論,最優化方法,概率論,信息論,隨機過程,以及圖論。本書從機器學習的角度講授這些數學知識,對它們在該領域的應用舉例說明,使讀者對某些抽象的數學知識和理論的實際應用有直觀、具體的認識。 本書內容緊湊,結構清晰,深入淺出,講解詳細。可用作計算機、人工智能、電子工程、自動化、數學等相關專業的教材與教學參考書。對人工智能領域的工程技術人員與產品研發人員,本書也有很強的參考價值。對於廣大數學與應用的數學愛好者,本書亦為適合自學的讀本。
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