![]() ![]() |
機器學習的數(shù)學基礎(chǔ)
本書彌補了純數(shù)學書籍和機器學習書籍存在的單一性問題,介紹了理解機器學習所需的必備數(shù)學概念,例如線性代數(shù)、解析幾何、矩陣分解、向量微積分、優(yōu)化、概率和統(tǒng)計,并使用這些概念推導出了四種核心機器學習方法:線性回歸、主成分分析、高斯混合模型和支持向量機。本書每一章都包括一些例子,大部分章還配有習題,以方便讀者測試對所學知識的理解程度。
你還可能感興趣
我要評論
|