商品详情
| 书 号 | ISBN 978-7-5226-2244-6 | 计算机号 | 90-590-ZH |
|---|---|---|---|
| 书 名 | 机器学习之数学基础：概率统计与算法应用 | ||
| 作 译 者 | 朱宁 编著 无 译 | ||
| 开 本 | 32开 平装 | 字 数 | 269 千字 |
| 印 张 | 8.125 | 页 数 | 260 页 |
| 出版时间 | 2024年06月第1版 2024年06月第1次印刷 | ||
| 出 版 社 | 中国水利水电出版社 | ||
| 定 价 | 69.80 元 | ||
本书共 10章，涵盖的主要内容:机器学习简介;为什么机器学习需要概率论;概率的定义;集合和事件;独立性;概率的性质;常见的计算概率方法;离散型和连续型概率简介;离散型和连续型概率的期望值、方差和标准差;几种常见的离散型和连续型概率分布;条件概率;联合概率;边缘概率;贝叶斯理论;随机过程简介;马尔可夫链;隐马尔克夫模型;高斯过程;常见的机器学习 Python 库;机器学习分类算法和回归算法简介;概率论在分类算法和回归算法中的应用;常见的分类算法和回归算法;强化学习简介;有趣的机器人游戏;GAN;图片风格转换。
本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，不仅适合概率论的入门读者和进阶读者阅读，也适合机器学习从业者、人工智能算法专家等其他人工智能爱好者阅读。另外，本书也可以作为相关培训机构的教材。
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