机器学习的数学 人工智能深度学习领域经典教程,AI程序员的数学参考书,透彻理解机器学习算法,从数学层面搞懂核心算法原理的逻辑,python程序讲解,众多专家学者力荐
上海交通大学特别研究员、阿里巴巴、百度算法专家、优酷首席科学家、谷歌机器学习开发者专家力荐教材 透彻地理解机器学习算法,从数学层面搞懂这些核心算法原理的逻辑,具备推导和证明算法的能力 在解决人工智能工程实践的问题中,能够用数学知识进行分析和建模 精准覆盖人工智能领域中机器学习、深度学习、强化学习相关的数学知识 从机器学习应用的角度讲授数学,让数学在机器学习中的应用无缝衔接 涵盖概率论、信息论、*化方法等机器学习中的目标函数构造、模型优化以及各种机器学习算法的核心知识 囊括了微积分和线性代数等基本数学知识
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机器学习——原理、算法与应用 全书深入浅出,兼具广度与深度,帮助读者真正掌握机器学习、深度学习的原理与应用
全面系统地讲述了深度学习、机器学习的主要算法,包括有监督学习,无监督学习,强化学习的54种算法。对算法的思想,推导与证明,实现要点有清晰透彻的阐述 对机器学习、深度学习算法在计算机视觉,自然语言处理,语音识别等领域的应用有详细的介绍 配有20个实验程序,包含18份源代码,帮助读者正确的掌握算法与开源库的使用 配有25个讲解视频,对复杂、难以理解的知识点有清晰透彻的讲解
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算力网络详解 卷1:算网大脑 全面翔实地阐述算力网络大脑技术架构与实现。
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机器学习的数学 雷明著 人工智能深度学习AI教程书籍 程序员的数学参考书 Python算法概率论微积
上海交通大学特别研究员、*、百度算法专家、优酷首席科学家、谷歌机器学习开发者专家力荐教材,彻底解决机器学习的数学问题。
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机器学习与应用 全面系统地讲述机器学习算法与理论,论证推导详细,深入浅出。并配以算法使用实验代码,知名库源代码分析,以及实际应用介绍
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机器学习的数学 雷明 人民邮电出版社 【新华书店正版图书书籍】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠
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(1)指导没有IT基础的业务人员轻松构建企业级应用 (2)非技术语言 详细操作步骤 近200幅图 近100个表,解读用零代码平台构建企业级应用的方法,内含构建CRM、ERP系统的完整过程 适读人群: (1)所有有业务管理需求的人:通过本书可学会一种新的工具、新的技能 (2)管理咨询师:为企业组织提供咨询服务管理的同时,可以通过零代码平台搭建对应的解决方案应用,例如,供应链咨询、运营管理咨询、战略执行咨询等。 (3)企业管理者:通过零代码/低代码平台搭建为符合自身行业的协作系统,针对业务的发展需求实时调整功能,并且可以推广给同行业的其他企业组织。 (4)独立软件开发商:通过零代码/低代码平台为客户提供定制化系统解决方案,大大降低人力开发成本,获得更高的服务受益。 业务人员及其他广大无IT基础的企
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机器学用雷明清华大学出版社9787302514688 机器学
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·上海交通大学研究员、、百度算法专家、优酷、谷歌机器学者专家力荐教材 ·透彻地理解机器学,从数学层面搞懂这些核心算法原理的逻辑,具备推导和证明算法的能力 ·在解决人工智能工程实践的问题中,能够用数学知行分析和建模 ·覆盖人工智能领域中机器学度学化学的数学知识 ·从机器学的角度讲授数学,让数学在机器学应用无缝衔接 ·涵盖概率论、信息论、很优化方法等机器学目标函数构造、模型优化以及各种机器学的核心知识 ·囊括了微积分和线代数等基本数学知识
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302532347 Author 作者 雷明 Format 版本 平装-胶订 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2019-09-01 Product Dimensions 商品尺寸 其他 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 机器学习是当前解决很多人工智能问题的核心技术,自2012年以来,深度学习的出现带来了人工智能复兴。本书是机器学习和深度学习领域的入门与提高教材,紧密结合工程实践与应用,系统、深入地讲述机器学习与深度学习的主流方法与理论。全书由23章组成,共分为三大部分。~3章为*部分,介绍机器学习的基本原理、所需的数学知识(包括微积分、线性代数、很优化方法和概率论),以及机器学习中的核心概念。第4~22章为*部分,是本书的主体,介绍各种常用的有监督学习算法、无监督
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115542939 Author 作者 雷明 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 404页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2021-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 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、*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,**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
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适读人群 :计算机,人工智能等相关专业的本科生,研究生 从事人工智能研发的技术人员 对机器学习感兴趣的爱好者 1. 内容全面深入。全书系统地讲解机器学习算法与理论,主要算法的理论讲解透彻、结构清晰,均有详细的推导和证明过程。 2. 内容新。对于深度学习等重点算法,涵盖和反映了截至2017年学术界与工业界的新成果,确保本书的内容能够紧跟当前的学术和技术趋势。 3. 理论与实践相结合。对于所有重点算法,除深入讲解算法的原理之外,还介绍了算法的工程实现细节,对各种算法的实际应用也进行了介绍。 4. 对机器学习所需的数学知识进行全面系统的介绍,确保读者无须单独再看其他数学教材也能顺利学习。
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