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人工智能数学基础
陆伟峰 谷瑞主编计算机网络/计算机理论、基础知识· 8.5万字
更新时间:2024-12-27 21:56:23
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本书面向广大数据科学与人工智能专业的学生及初学者,力求通俗易懂、简洁清晰地呈现学习大数据与人工智能需要的基础数学知识,助力读者为进一步学习人工智能打好数学基础。全书分为4篇,共19章:微积分篇(第1~5章),主要介绍极限、导数、极值、多元函数导数与极值、梯度下降法等;线性代数篇(第6~10章),主要介绍向量、矩阵、行列式、线性方程组、特征值和特征向量等,并介绍这些数学知识在人工智能中的应用;概率统计篇(第11~17章),主要介绍概率、随机变量、数字特征、相关分析和回归分析,并介绍数据处理的基本方法和Pandas在数据处理中的应用;应用篇(第18章和第19章),主要介绍人工智能中典型的全连接神经网络和卷积神经网络。本书既有理论又有应用,既可以用纸笔计算,也可以用Python编程计算,读者可在学习过程中根据需要合理地选择侧重点。本书既可作为高职院校数据科学与人工智能专业的教材,也可作为相关产业从业者的自学或参考用书。
品牌:清华大学
上架时间:2023-06-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
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