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题名/责任者:

机器学习之数学基础:概率统计与算法应用/朱宁著

出版发行项:

北京:中国水利水电出版社,2024.06

ISBN及定价:

978-7-5226-2244-6/CNY69.80

载体形态项:

12,246页:图;21cm

个人责任者:

朱宁 著

学科主题:

机器学习

学科主题:

概率统计

中图法分类号:

TP181

中图法分类号:

O211

中图法分类号:

TP18

一般附注:

智博尚书

提要文摘附注:

本书共10章，涵盖的主要内容：机器学习概述；为什么机器学习需要概率论；概率的定义；集合和事件；独立性；概率的性质；常见的计算概率方法；离散型和连续型概率分布；离散型和连续型概率分布的期望值、方差与标准差；几种常见的离散型和连续型概率分布；条件概率；联合概率；边缘概率；贝叶斯理论；随机过程简介；马尔可夫链；隐马尔可夫模型；高斯过程；常见的机器学习Python库；机器学习分类算法和回归算法简介；概率论在分类算法和回归算法中的应用；常见的分类算法和回归算法；强化学习简介；有趣的机器人游戏；GAN；图片风格转换。

使用对象附注:

本书不仅适合概率论的入门读者和进阶读者阅读，也适合机器学习从业者、人工智能算法专家等其他人工智能爱好者阅读

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