机器学习——基于腾讯云机器学习应用工程师认证(TCP)
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作者李然主编
出版社清华大学出版社
ISBN9787302584476
出版时间2021-11
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数380页
字数563千字
定价79元
货号SC:9787302584476
上书时间2024-06-28
商品详情
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作者简介:
李然，1967年生，大连海洋大学 副教授，研究方向：数据库应用。校级精品资源共享课负责人；中国大学MOOC(慕课)平台SPOC课程“数据库原理”负责人。主编教材2部，参编1部，撰写总字数62.3万字。
主编推荐:
"l突出机器学习系统内容，精选机器学习常用算法。
l覆盖腾讯云机器学习专项认证知识点。
l实例均使用腾讯的TI-ONE机器学习平台，提供典型Python算法与案例。
l帮助读者快速入门，提供案例代码等丰富的配套资源。
全书深入浅出，兼具广度与深度，帮助读者掌握机器学习、深度学习的原理与应用。
"
内容简介:
机器学习是人工智能的重要技术基础。本书涵盖了机器学习的基础知识，精选了机器学习常用算法，紧密结合腾讯云培训认证中心的机器学习应用工程师认证体系，主要包括人工智能与机器学习概念、数学基础、编程基础、数据结构与算法、分类算法、回归算法、无监督学习算法、数据获取、特征处理、模型选取与调优、模型评估等，并给出了基于腾讯TI-ONE平台的操作实例。全书深入浅出、案例丰富，兼具广度与深度，便于学生巩固学习，适合作为高等院校本科生或研究生机器学习、数据分析、数据挖掘等课程的教材，也可供对机器学习感兴趣并希望从事机器学习等领域相关工作的个人开发者阅读参考。
目录:
第1章 人工智能与机器学习的概念
1.1 人工智能的定义
1.2 人工智能的历史
1.3 人工智能的技术发展
1.3.1 专家系统
1.3.2 机器学习
1.3.3 机器视觉
1.3.4 机器人技术
1.3.5 自然语言处理
1.3.6 自动化
1.3.7 大数据
1.3.8 语音识别技术
1.4 人工智能的应用领域
1.5 机器学习概述
1.5.1 什么是机器学习
1.5.2 机器学习的发展历程
1.5.3 机器学习的系统结构
1.5.4 机器学习的分类
1.5.5 机器学习的常见算法
1.5.6 机器学习应用场景
参考文献
第2章 数学基础
2.1 高等数学
2.1.1 函数与极限
2.1.2 导数与微分
2.1.3 微分中值定理与导数的应用
2.1.4 空间解析几何和向量代数
2.1.5 多元函数微分法及其应用
2.2 线性代数
2.2.1 矩阵及其运算
2.2.2 矩阵的初等变换与矩阵的秩
2.2.3 向量组的线性相关性
2.2.4 相似矩阵及二次型
2.2.5 矩阵导数的运算
2.3 概率论与数理统计
2.3.1 随机事件及其概率
2.3.2 随机变量及其分布
2.3.3 多维随机变量及其分布
2.3.4 随机变量的数字特征
2.3.5 样本及抽样分布
2.3.6 参数估计
2.3
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