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题名:
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机器学习中的数学修炼 / 左飞编著 , |
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ISBN:
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978-7-302-53865-3 价格： CNY89.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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10,405页 图 26cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 清华大学出版社 出版日期： 2020 |
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内容提要:
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本书系统地整理并介绍了机器学习中所涉及的必备数学基础，具体包括概率论与数理统计、微积分(主要是与最优化内容相关的部分)、凸优化及拉格朗日乘数法、数值计算、泛函分析基础(例如核方法赖以建立的希尔伯特空间理论)以及蒙特卡洛采样(拒绝采样、自适应拒绝采样、重要性采样、吉布斯采样和马尔可夫链蒙特卡洛)等。 |
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主题词:
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机器学习 |
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主题词:
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计算数学 |
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中图分类法:
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TP181 版次： 5 |
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主要责任者:
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左飞 编著 |
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索书号:
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3 |