机器学习数学基础(Python语言实现)

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本书共分为两部分。第一部分为数学基础知识部分,包含8个章节,介绍了微积分、线性代数、概率统计、信息论、模糊数学、随机过程、凸优化和图论的系统知识体系及几个数学知识点对应的Python编程实例。第二部分为案例部分,包含4个章节,介绍了微积分、线性代数和概率统计问题的建模方法、求解流程和编程实现,以及工业生产领域的Python实战,包含了机器学习算法和深度学习PyTorch框架的应用。

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Beschrijving

本书共分为两部分。第一部分为数学基础知识部分,包含8个章节,介绍了微积分、线性代数、概率统计、信息论、模糊数学、随机过程、凸优化和图论的系统知识体系及几个数学知识点对应的Python编程实例。第二部分为案例部分,包含4个章节,介绍了微积分、线性代数和概率统计问题的建模方法、求解流程和编程实现,以及工业生产领域的Python实战,包含了机器学习算法和深度学习PyTorch框架的应用。