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機(jī)器學(xué)習(xí)之?dāng)?shù)學(xué)基礎(chǔ):概率統(tǒng)計與算法應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787522622446
- 條形碼：9787522622446 ; 978-7-5226-2244-6
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機(jī)器學(xué)習(xí)之?dāng)?shù)學(xué)基礎(chǔ):概率統(tǒng)計與算法應(yīng)用 本書特色
概率論是機(jī)器學(xué)習(xí)*重要的數(shù)學(xué)概念之一，它與統(tǒng)計學(xué)和線性代數(shù)構(gòu)成了機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)。概率論是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一條必經(jīng)之路。 本書特色
從零開始：從概率論的基本概念開始講解，詳細(xì)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)中的各種概率理論。
角度新穎：從人工智能工程師的角度出發(fā)，帶領(lǐng)讀者重新認(rèn)識有用且有趣的概率。
公式總結(jié)：用簡單的公式解釋復(fù)雜的概率問題，幫助讀者學(xué)習(xí)和記憶重點內(nèi)容。
實用圖表：提供了豐富的圖表，方便讀者建立概率的直觀印象。
實例豐富：結(jié)合大量實例進(jìn)行講解，并使用 Python 代碼驗證。
經(jīng)驗總結(jié)：全面歸納和整理作者多年的機(jī)器學(xué)習(xí)實踐與培訓(xùn)經(jīng)驗。
機(jī)器學(xué)習(xí)之?dāng)?shù)學(xué)基礎(chǔ):概率統(tǒng)計與算法應(yīng)用 內(nèi)容簡介
本書先從概率論的基礎(chǔ)講起，然后逐步深入到概率論在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，*后結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)案例，重點介紹了概率論的概念及其在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。通過本書讀者不但可以系統(tǒng)地學(xué)習(xí)常見概率的相關(guān)知識，還能對機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)有更為深入的理解。 本書共 10章，涵蓋的主要內(nèi)容:機(jī)器學(xué)習(xí)簡介;為什么機(jī)器學(xué)習(xí)需要概率論;概率的定義;集合和事件;獨立性;概率的性質(zhì);常見的計算概率方法;離散型和連續(xù)型概率簡介;離散型和連續(xù)型概率的期望值、方差和標(biāo)準(zhǔn)差;幾種常見的離散型和連續(xù)型概率分布;條件概率;聯(lián)合概率;邊緣概率;貝葉斯理論;隨機(jī)過程簡介;馬爾可夫鏈;隱馬爾克夫模型;高斯過程;常見的機(jī)器學(xué)習(xí) Python 庫;機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法和回歸算法簡介;概率論在分類算法和回歸算法中的應(yīng)用;常見的分類算法和回歸算法;強化學(xué)習(xí)簡介;有趣的機(jī)器人游戲;GAN;圖片風(fēng)格轉(zhuǎn)換。 本書內(nèi)容通俗易懂，案例豐富，實用性強，不僅適合概率論的入門讀者和進(jìn)階讀者閱讀，也適合機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者、人工智能算法專家等其他人工智能愛好者閱讀。另外，本書也可以作為相關(guān)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的教材。
機(jī)器學(xué)習(xí)之?dāng)?shù)學(xué)基礎(chǔ):概率統(tǒng)計與算法應(yīng)用 目錄
第1章機(jī)器學(xué)習(xí)概述
1.1機(jī)器學(xué)習(xí)簡介
1.1.1監(jiān)督學(xué)習(xí)
1.1.2無監(jiān)督學(xué)習(xí)
1.1.3強化學(xué)習(xí)
1.2機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的發(fā)展史
1.2.1邏輯推理時代
1.2.2專家系統(tǒng)時代
1.2.3機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)時代
1.3深度學(xué)習(xí)
1.4機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)一一概率論
1.5常用的機(jī)器學(xué)習(xí)Python庫
1.5.1NumPy
代碼1.1比較NumPy和原生態(tài)Python:
Compare_Numpy_and_Pure_Python.py
……
展開全部
機(jī)器學(xué)習(xí)之?dāng)?shù)學(xué)基礎(chǔ):概率統(tǒng)計與算法應(yīng)用 作者簡介
朱寧，中國工程物理研究院碩士，有多年的人工智能工作經(jīng)驗，先后擔(dān)任華為人工智能算法工程師和微軟資深算法工程師，在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面有深厚的理論基礎(chǔ)與豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗。主要從事機(jī)器學(xué)習(xí)中圖像分析、自然語言處理和強化學(xué)習(xí)的前沿算法研究工作，從 0 到 1 多次主導(dǎo)明星產(chǎn)品落地。工作期間，技術(shù)成果豐碩，曾經(jīng)多次取得突破性技術(shù)成果并發(fā)表相關(guān)論文。
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