机器学习的数学

发布时间:2022-03-26;阅读次数:1115 次

1、封面介绍

机器学习的数学

2、出版时间

2021年1月

3、推荐理由

本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。全书由8章组成,力求精准、最小地覆盖机器学习的数学知识。包括微积分,线性代数与矩阵论,最优化方法,概率论,信息论,随机过程,以及图论。本书从机器学习的角度讲授这些数学知识,对它们在该领域的应用举例说明,使读者对某些抽象的数学知识和理论的实际应用有直观、具体的认识。 本书内容紧凑,结构清晰,深入浅出,讲解详细。可用作计算机、人工智能、电子工程、自动化、数学等相关专业的教材与教学参考书。对人工智能领域的工程技术人员与产品研发人员,本书也有很强的参考价值。对于广大数学与应用的数学爱好者,本书亦为适合自学的读本。

4、作者简介

雷明,资深机器学习、机器视觉专家。毕业于清华大学计算机系,研究方向为机器视觉、机器学习,曾发表论文数篇。

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