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機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ):概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ):概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)

定  價(jià):79 元

        

  • 作者:李昂
  • 出版時(shí)間:2021/11/1
  • ISBN:9787301324059
  • 出 版 社:北京大學(xué)出版社
  • 中圖法分類:TP311.561 
  • 頁(yè)碼:
  • 紙張:膠版紙
  • 版次:
  • 開本:16開
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《機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ):概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》從基礎(chǔ)的概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)講起,逐步深入到機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)的分類算法,并在后配合深度學(xué)習(xí)的實(shí)戰(zhàn)案例,介紹了softmax回歸函數(shù)在手寫體圖像識(shí)別中的具體應(yīng)用。通過(guò)手動(dòng)編輯代碼,讓讀者更深入地了解概率在人工智能領(lǐng)域的重大作用。全書分為16章,涵蓋的內(nèi)容主要有概率統(tǒng)計(jì)在人工智能發(fā)展過(guò)程中的重要影響;隨機(jī)試驗(yàn)及概率的概念;隨機(jī)變量的分布及多維隨機(jī)變量的分布情況;貝葉斯算法;正態(tài)分布現(xiàn)象;隨機(jī)變量的數(shù)字特征;機(jī)器學(xué)習(xí)中的損失函數(shù);大數(shù)定律;樣本及抽樣分布的做法;參數(shù)估計(jì)的概念;馬爾科夫鏈;過(guò)擬合與欠擬合問(wèn)題及解決方法;Tensorflow概述及安裝方法;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹;實(shí)驗(yàn)演練之手寫體數(shù)字識(shí)別等。
《機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ):概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》配有大量的插圖,以身邊的生活現(xiàn)象為基礎(chǔ),深入簡(jiǎn)出地介紹了什么是概率統(tǒng)計(jì),特別適合數(shù)學(xué)基礎(chǔ)薄弱、想學(xué)習(xí)概率統(tǒng)計(jì)又怕自己看不懂的初學(xué)者閱讀。同時(shí)也適合機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的人工智能愛(ài)好者閱讀。

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