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《机器学习中的数学修炼》内容简介
全书共分为两篇：在上篇中，将从浩瀚的数学海洋中撷取机器学习研究人员最为必须和重要的数学基础。内容主要包括：微积分（含场论）、数值计算和常用最优化方法、概率论基础与数理统计、线性代数等。在下篇中，将选取机器学习中最为常用的算法和模型进行讲解，这部分内容将涉及（广义）线性回归、图模型（包含贝叶斯网络和HMM等）、分类算法（包括SVM，逻辑回归，神经网络等）和聚类算法（包括K均值和EM算法等）等话题。
《机器学习中的数学修炼》书籍信息摘要
《机器学习中的数学修炼》内容简介与阅读建议，作者 左飞，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。
- 作者：左飞
- 分类：科技技术
- 语言：中文
- 格式：暂无已核验合规下载格式
《机器学习中的数学修炼》适合哪些读者？
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。
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常见问题
《机器学习中的数学修炼》适合谁读？
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。
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