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機器學習數學基礎：概率論與數理統計（簡體書）
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本書從最基礎的概率統計知識講起，逐步深入到機器學習以及深度學習的分類算法，並在最後配合深度學習的實戰案例，介紹了softmax回歸函數在手寫體圖像識別中的具體應用。通過手動編輯代碼，讓讀者更深入地瞭解概率在人工智能領域的重大作用。全書分為16章，涵蓋的內容主要有概率統計在人工智能發展過程中的重要影響；隨機試驗及概率的概念；隨機變量的分佈及多維隨機變量的分佈情況；貝葉斯算法；正態分佈現象；隨機變量的數字特徵；機器學習中的損失函數；大數定律；樣本及抽樣分佈的做法；參數估計的概念；馬爾科夫鏈；過擬合與欠擬合問題及解決方法；Tensorflow概述及安裝方法；卷積神經網絡介紹；實驗演練之手寫體數字識別等。
本書配有大量的插圖，以身邊的生活現象為基礎，深入簡出地介紹了什麼是概率統計，特別適合數學基礎薄弱、想學習概率統計又怕自己看不懂的初學者閱讀。同時也適合機器學習、深度學習的人工智能愛好者閱讀。
本書配有大量的插圖，以身邊的生活現象為基礎，深入簡出地介紹了什麼是概率統計，特別適合數學基礎薄弱、想學習概率統計又怕自己看不懂的初學者閱讀。同時也適合機器學習、深度學習的人工智能愛好者閱讀。
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