下载
暂无已核验电子书资源;本站不展示未授权完整文件。
下载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。
《机器学习数学基础一本通(Python版)》内容简介与阅读建议,作者 洪锦魁,科技技术。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题:计算机网络、软硬件开发。
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
获取建议
优先确认版本和阅读目的;下载区只展示已核验的公版、授权、开放许可或官方试读资源。
暂无已核验电子书资源;本站不展示未授权完整文件。
下载优先选择作者、译者、出版社、出版年份和 ISBN 信息明确的版本;经典作品可优先选择校注、导读或权威出版社版本。
当前暂无已核验电子书资源。若是商业出版物,建议优先通过出版社、书店或官方电子书平台获取。
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
建议先看简介、目录、作者和相关书籍,再判断是否适合当前阶段阅读。
当前暂未接入已核验的纸质书购买链接,建议通过出版社、京东、当当等正版渠道核对版本后购买。
优先选择作者、译者、出版社、出版年份和 ISBN 信息清楚的版本;经典作品可优先选择校注、导读或权威出版社版本。
当前没有确认授权的电子书下载资源,也暂未接入已核验购买链接;商业出版物不提供未授权下载,建议通过出版社、京东、当当或官方电子书平台核对获取。
可以进入 洪锦魁 作者页查看其他作品,也可以通过分类、标签、排行榜、人工推荐和“读完这本还可以读”继续发现相近主题。