机器学习的数学
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作者雷明
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115542939
出版时间2021-01
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数404页
字数660千字
定价109元
货号SC:9787115542939
上书时间2024-09-06
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商品详情
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作者简介:
雷明，人工智能学习与实践平台SIGAI的创始人；2009年毕业于清华大学计算机系，获硕士学位，研究方向为机器视觉与机器学习；毕业后曾就职于百度公司，任高级软件工程师、项目经理。2012年加入zrnodo（深圳市智美达科技股份有限公司），任CTO与平台研发中心负责人；2018年2月创立SIGAI，其核心产品为云端实验室与知识库，为人工智能学习与实践提供便捷的一站式服务：在机器学习与深度学习、机器视觉、自然语言处理方向有扎实的理论功底与丰富的学术和产品研发经验，硕士期间曾发表论文数篇。
主编推荐:
·上海交通大学特别研究员、阿里巴巴、百度算法专家、优酷首席科学家、谷歌机器学习开发者专家力荐教材
·透彻地理解机器学习算法，从数学层面搞懂这些核心算法原理的逻辑，具备推导和证明算法的能力
·在解决人工智能工程实践的问题中，能够用数学知识进行分析和建模
·精准覆盖人工智能领域中机器学习、深度学习、强化学习相关的数学知识
·从机器学习应用的角度讲授数学，让数学在机器学习中的应用无缝衔接
·涵盖概率论、信息论、很优化方法等机器学习中的目标函数构造、模型优化以及各种机器学习算法的核心知识
·囊括了微积分和线性代数等基本数学知识
媒体评论:
工欲善其事，必先利其器
自 1956 年达特茅斯会议至今，人工智能已发展 60 年有余。尤其在最近这 10 年中，随着存 储能力和计算能力的不断提升，人工智能迎来了迅猛的发展，开始在金融、医疗、教育、公共安 全等方面发挥出巨大的作用。其中关于大数据、深度学习、智能芯片等新型领域的研究催生了刷 脸支付、智能音箱、以图搜图、智能翻译等新的应用场景和产品，这不仅推动了人类社会的进步， 还极大地改变了人们的生活。人工智能引领了一场崭新的技术变革，在科技的赋能下，诸多行业 将会快速发展。
放眼世界，人工智能正成为国际竞争的新焦点。2018 年，欧盟委员会宣布在人工智能领域采 取三大措施，以促进相关的教育和培训体系升级。回首国内，国务院于 2017 年发布了《新一代 人工智能发展规划》，提出了要建立新一代人工智能关键共性技术体系。现如今，学术界对人工 智能的研究方兴未艾，呈现出高校与企业共同发展、相辅相成的局面。我国各大知名高校（包括 清华大学、上海交通大学、南京大学、西安电子科技大学等）陆续成立了人工智能研究院/学院， 旨在推动人工智能在学术领域的发展。在工业界，不仅阿里巴巴、腾讯、百度等企业率先跻身于 人工智能领域，引领了人工智能技术在国内的落地与发展，与此同时，以商汤、旷视、依图等为 代表的人工智能“独角兽”企业也在快速发展。人工智能技术的发展可期！
《机器学习的数学》一书覆盖了人工智能领域中与机器学习相关的数学知识体系，不仅囊括 了微积分和线性代数等基本数学原理，还详细讲解了概率论、信息论、很优化方法等诸多内容， 这些知识是机器学习中的目标函数构造、模型优化以及各种机器学习算法的核心和基础。本书希 望通过对数学知识的讲解帮助读者深刻理解算法背后的机理，并厘清各种算法之间的内在联系。 本书重视理论与实践相结合，在讲解数学知识的同时也对其在机器学习领域的实际应用进行了举 例
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内容简介:
本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。全书由8章组成，力求精准、最小地覆盖机器学习的数学知识。包括微积分，线性代数与矩阵论，**化方法，概率论，信息论，随机过程，以及图论。本书从机器学习的角度讲授这些数学知识，对它们在该领域的应用举例说明，使读者对某些抽象的数学知识和理论的实际应用有直观、具体的认识。 本书内容紧凑，结构清晰，深入浅出，讲解详细。可用作计算机、人工智能、电子工程、自动化、数学等相关专业的教材与教学参考书。对人工智能领域的工程技术人员与产品研发人员，本书也有很强的参考价值。对于广大数学与应用的数学爱好者，本书亦为适合自学的读本。
目录:
第1章一元函数微积分1
1．1极限与连续
1．1．1可数集与不可数集
1．1．2数列的极限
1．1．3函数的极限
1．1．4函数的连续性与间断点
1．1．5上确界与下确界
1．1．6李普希茨连续性
1．1．7无穷小量
1．2导数与微分
1．2．1一阶导数
1．2．2机器学习中的常用函数
1．2．3高阶导数
1．2．4微分
1．2．5导数与函数的单调性
1．2．6极值判别法则
1．2．7导数与函数的凹凸性
1．3微分中值定理
1．3．1罗尔中值定理
1．3．2拉格朗日中值定理
1．3．3柯西中值定理
1．4泰勒公式
1．5不定积分
1．5．1不定积分的定义与性质
1．5．2换元积分法
1．5．3分部积分法
1．6定积分
1．6．1定积分的定义与性质
1．6．2牛顿-莱布尼茨公式
1．6．3定积分的计算
1．6．4变上限积分
1．6．5定积分的应用
1．6．6广义积分
1．7常微分方程
1．7．1基本概念
1．7．2一阶线性微分方程
第2章线性代数与矩阵论
2．1向量及其运算
2．1．1基本概念
2．1．2基本运算
2．1．3向量的范数
2．1．4解析几何
2．1．5线性相关性
2．1．6向量空间
2．1．7应用——线性回归
2．1．8应用——线性
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