• 机器学习数学基础一本通
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机器学习数学基础一本通

46.28 4.7折 99 九五品

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北京通州
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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2024-05-21

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品相描述:九五品
商品描述
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
商品重量:
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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