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题名/责任者:

机器学习的数学基础/(英) 马克·彼得·戴森罗特(Marc Peter Deisenroth), A. 阿尔多·费萨尔(A. Aldo Faisal), (马来) 翁承顺著 郝珊锋, 黄定江译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-111-76322-2/CNY139.00

载体形态项:

xix, 372页, [4] 页图版:图 (部分彩图);24cm

并列正题名:

Mathematics for machine learning

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

戴森罗特 (Deisenroth, Marc Peter) 著

个人责任者:

费萨尔 (Faisal, A. Aldo) 著

个人责任者:

翁承顺 著

个人次要责任者:

郝珊锋 译

个人次要责任者:

黄定江 译

学科主题:

机器学习-数学理论

中图法分类号:

TP181

中图法分类号:

O1

出版发行附注:

剑桥大学出版社与机械工业出版社合作出版 限中国大陆发行

书目附注:

有书目 (第 [361] -372页)

提要文摘附注:

本书弥补了纯数学书籍和机器学习书籍存在的单一性问题，介绍了理解机器学习所需的必备数学概念，例如线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、优化、概率和统计，并使用这些概念推导出了四种核心机器学习方法：线性回归、主成分分析、高斯混合模型和支持向量机。

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