ISBN/价格: | 978-7-301-32405-9:CNY79.00 |
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作品语种: | chi |
出版国别: | CN 110000 |
题名责任者项: | 机器学习数学基础/.李昂著 |
出版发行项: | 北京:,北京大学出版社:,2021 |
载体形态项: | 299页:;+图:;+26cm |
提要文摘: | 本书分为16章,涵盖的内容主要有概率统计在人工智能发展过程中的重要影响;随机试验及概率的概念;随机变量的分布及多维随机变量的分布情况;贝叶斯算法;正态分布现象;随机变量的数字特征;机器学习中的损失函数;大数定律;样本及抽样分布的做法;参数估计的概念;马尔科夫链;过拟合与欠拟合问题及解决方法;Tensorflow概述及安装方法;卷积神经网络介绍;实验演练之手写体数字识别等。本书配有大量的插图,以身边的生活现象为基础,深入简出地介绍了什么是概率统计。 |
题名主题: | 机器学习 |
题名主题: | 概率论 |
题名主题: | 数理统计 |
中图分类: | TP181 |
中图分类: | O21 |
个人名称等同: | 李昂 著 |
记录来源: | CN rentian 20211129 |