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书名 人工智能数学基础
分类 科学技术-自然科学-自然科普
作者 唐宇迪 等 编
出版社 北京大学出版社
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简介
内容推荐
本书以零基础讲解为宗旨,面向学习数据科学与人工智能的读者,通俗地讲解每一个知识点,旨在帮助读者快速打下数学基础。
全书分为4篇,共17章。其中篇为数学知识基础篇,主要讲述了高等数学基础、微积分、泰勒公式与拉格朗日乘子法;第2篇为数学知识核心篇,主要讲述了线性代数基础、特征值与矩阵分解、概率论基础、随机变量与概率估计;第3篇为数学知识提高篇,主要讲述了数据科学的几种分布、核函数变换、熵与激活函数;第4篇为数学知识应用篇,主要讲述了回归分析、假设检验、相关分析、方差分析、聚类分析、贝叶斯分析等内容。
本书适合准备从事数据科学与人工智能相关行业的读者。
作者简介
唐宇迪,计算机专业博士,网易云课堂人工智能认证行家,51CTO学院讲师,CSDN博客专家。
目录
章人工智能与数学基础
篇基础篇
第2章高等数学基础
第3章微积分
第4章泰勒公式与拉格朗日乘子法
第2篇核心篇
第5章将研究对象形式化——线性代数基础
第6章从数据中提取重要信息——特征值与矩阵分解
第7章描述统计规律1——概率论基础
第8章描述统计规律2——随机变量与概率估计
第3篇提高篇
第9章随机变量的几种分布
0章数据的空间变换——核函数变换
1章熵与激活函数
第4篇应用篇
2章假设检验
3章相关分析
4章回归分析
5章方差分析
6章聚类分析
7章贝叶斯分析
随便看

 

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更新时间:2025/2/22 2:22:24