机器学习数学基础一本通
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99
九五品
仅1件
作者洪锦魁
出版社清华大学出版社
ISBN9787302574279
出版时间2021-04
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数229页
字数99999千字
定价99元
上书时间2024-05-06
商品详情
- 品相描述:九五品
- 商品描述
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基本信息
书名:机器学习数学基础一本通
定价:99.00元
作者:洪锦魁
出版社:清华大学出版社
出版日期:2021-04-01
ISBN:9787302574279
字数:505000
页码:229
版次:
装帧:平装
开本:16开
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编辑推荐
本书语言简明,案例丰富,实用性强,适合有志于机器学习领域的研究者和爱好者、海量数据挖掘与分析人员、金融智能化从业人员阅读,也适合作为高等院校机器学习相关专业的教材。
内容提要
这是一本具有高中数学知识就能读懂的机器学习图书,书中通过大量程序实例,将复杂的公式重新拆解,详细、清晰地解读了机器学习中常用的数学知识,一步步带领读者进入机器学习的领域。 本书共22章,主要讲解了数据可视化、math模块、sympy模块、numpy模块、方程式、函数、最小平方法、集合、概率、贝叶斯定理、指数、对数、欧拉数、逻辑函数、三角函数、大型运算符、向量、矩阵与线性回归等数学知识。 本书语言简明,案例丰富,实用性强,适合有志于机器学习领域的研究者和爱好者、海量数据挖掘与分析人员、金融智能化从业人员阅读,也适合作为高等院校机器学习相关专业的教材。
目录
第1章 数据可视化 1-1 认识matplotlib.pyplot模块的主要函数 1-2 绘制简单的折线图plot() 1-2-1 画线基础实践 1-2-2 线条宽度linewidth 1-2-3 标题的显示 1-2-4 坐标轴刻度的设定 1-2-5 多组数据的应用 1-2-6 线条色彩与样式 1-2-7 刻度设计 1-2-8 图例legend() 1-2-9 保存与开启文件 1-2-10 在图上标记文字 1-3 绘制散点图scatter() 1-3-1 基本散点图的绘制 1-3-2 绘制系列点 1-3-3 设定绘图区间 1-4 numpy模块 1-4-1 建立一个简单的数组linspace()和arange() 1-4-2 绘制波形 1-4-3 建立不等宽度的散点图 1-4-4 填满区间 1-4-5 色彩映射 1-5 图表显示中文第2章 数学模块math和sympy 2-1 数学模块的变量 2-2 一般函数 2-3 log()函数 2-4 三角函数 2-5 sympy模块 2-5-1 定义符号 2-5-2 name属性 2-5-3 定义多个符号变量 2-5-4 符号的运算 2-5-5 将数值代入公式 2-5-6 将字符串转为数学表达式 2-5-7 解一元一次方程式 2-5-8 解一元二次方程式 2-5-9 解含未知数的方程式 2-5-10 解联立方程式 2-5-11 绘制坐标图的基础 2-5-12 设定绘图的x轴区间 2-5-13 增加绘图标题与轴标题 2-5-14 多函数图形 2-5-15 plot()的show参数 2-5-16 使用不同颜色绘图 2-5-17 图表增加图例第3章 机器学习基本概念 3-1 人工智能、机器学习、深度学习 3-2 认识机器学习 3-3 机器学习的种类 3-3-1 监督学习 3-3-2 无监督学习 3-3-3 强化学习 3-3-4 本书的目标 3-4 机器学习的应用范围第4章 机器学习的基础数学 4-1 用数字描绘事物 4-2 变量概念 4-3 从变量到函数 4-4 等式运算的规则 4-5 代数运算的基本规则 4-6 用数学抽象化开餐厅的生存条件 4-6-1 数学模型 4-6-2 经营数字预估 4-6-3 经营绩效的计算 ……第5章 认识方程式、函数、坐标图形第6章 从联立方程式看机器学习的数学模型第7章 从勾股定理看机器学习第8章 联立不等式与机器学习第9章 机器学习需要知道的二次函数第10章 机器学习的最小平方法第11章 机器学习必须懂的集合第12章 机器学习必须懂的排列与组合第13章 机器学习需要认识的概率第14章 二项式定理第15章 指数概念与指数函数第16章 对数第17章 欧拉数与逻辑函数第18章 三角函数第19章 从基础统计了解大型运算符第20章 机器学习的向量第21章 机器学习的矩阵第22章 向量、矩阵与多元线性回归
作者介绍
洪锦魁,中国台湾计算机专家,IT图书知名作者。 近年出版: Python数据科学零基础一本通 Python入门很简单 Python王者归来 PythoGUI设计:tkinter菜鸟编程 算法零基础一本通(Python版) 其著作特色: 所有程序语法会依特性分类,同时以实用的程序实例进行解说,让读者可以事半功倍地轻松掌握相关知识。
序言
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