题名:
机器学习中的数学   / 孙博编著 ,
ISBN:
978-7-5170-7719-0 价格： CNY89.80
语种:
chi
载体形态:
XX, 357页 图 23cm
出版发行:
出版地： 北京 出版社： 中国水利水电出版社 出版日期： 2019
内容提要:
第1章《向量和它的朋友们》，主要介绍向量相关的基础概念。第2章《矩阵的为例》，在第1章的基础上进一步介绍向量的集合——矩阵。第3章《心的距离》，主要介绍距离的多种度量。第4章《导数》，主要介绍导数的概念和求导方法。第5章《微分与积分》，主要介绍微分、不定积分和积分。第6章《弧长与曲面》，主要介绍弧长公式及其应用，讲述了如何使用积分解释初等数学的公式。第7章《偏导》，主要介绍偏导的概念和求导方法。第8章《多重积分》，主要介绍了二重积分和三重积分。第9章《曲线救国》，主要介绍参数方程。第10章《超越直角坐标系》，主要介绍极坐标系、柱坐标系和球坐标系。第11章《梯度下降》，主要介绍梯度、方向导数和梯度下降。第12章《误差与近似》，主要介绍误差与近似的概念，如何用数学方法求解近似值。第13章《牛顿法》，本章是由一段神奇的开平方代码引出的，读者学习本章后将能够了解神奇的牛顿法，从而读懂这段代码。第14章《无解之解》，本章由了一个初中生测量大楼高度的故事开始，介绍了约等方程组和解决约等方程组的最小二乘法。第15章《极大与极小》，主要介绍了极值的基本概念以及如何寻找函数的极值。第16章《寻找最好》，主要介绍拉格朗日乘子法。第17章《最佳形态》，主要介绍欧拉-拉格朗日方程。第18章《硬币与骰子》，主要介绍了概率的基本概念和简单应用。第19章《概率分布》，主要介绍了分布函数。 
主题词:
机器学习  
中图分类法:
TP181 版次： 5
主要责任者:
孙博 编著
索书号:
3