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- 作者： 李昂 (著)
- 學科分類： 科學類
- 書籍分類： 數／理／化學
- 出版社： 北京大学出版社有限公司
- 出版地：中國大陸
- 出版日期：2021
- 語文：簡體中文
- ISBN/識別號：9787301324059
机器学习数学基础：概率论与数理统计
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書籍內容
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本书从最基础的概率统计知识讲起，逐步深入到机器学习以及深度学习的分类算法，并在最后配合深度学习的实战案例，介绍了softmax回归函数在手写体图像识别中的具体应用。通过手动编辑代码，让读者更深入地了解概率在人工智能领域的重大作用。全书分为16章，涵盖的内容主要有概率统计在人工智能发展过程中的重要影响；随机试验及概率的概念；随机变量的分布及多维随机变量的分布情况；贝叶斯算法；正态分布现象；随机变量的数字特征；机器学习中的损失函数；大数定律；样本及抽样分布的做法；参数估计的概念；马尔科夫链；过拟合与欠拟合问题及解决方法；Tensorflow概述及安装方法；卷积神经网络介绍；实验演练之手写体数字识别等。
本书配有大量的插图，以身边的生活现象为基础，深入简出地介绍了什么是概率统计，特别适合数学基础薄弱、想学习概率统计又怕自己看不懂的初学者阅读。同时也适合机器学习、深度学习的人工智能爱好者阅读。
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