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机器学习: 数学基础 by 赵建容 顾先明 is a nonfiction available to read on EtoBox.
What is 机器学习: 数学基础 about?
本书首先介绍机器学习的矩阵代数基础, 包括线性代数基础、范数理论与投影映射、矩阵分解及应用、梯度矩阵; 然后介绍机器学习的概率与优化基础, 包含概率统计与信息论基础、凸函数、优化理论、迭代算法; 最后介绍几个经典的机器学习模型. 阅读本书需要微积分、线性代数和概率论与数理统计的基础知识.作者简介本科,1997.9-2001.6,四川大学数学学院,专业为数学与应用数学(国家数学人才基地班); 硕士,2002.9-2005.6,四川大学数学学院,专业为基础数学,数论方向; 博士,2005.9-2008.6,四川大学数学学院,专业为基础数学,数论方向. 现研究领域为机器学习数学理论与算法、组合数论方向,曾在J.Number Theory,Acta Arith.,Discrete Math.,J.Aust.Math.Soc, Linear and Multilinear Algebra,Int.J.Number Theory, 数学学报等国内外杂志发表文章十几篇,主持了四川省教育厅科研项目一项和中央高校基本科研业务费专项资金三项。
Who reads 机器学习: 数学基础?
It is typically read by self-directed learners exploring a subject in depth.
Common subject areas: history, science, philosophy, social sciences.
- Author
- 赵建容 顾先明
- Publisher
- 科学出版社
- Published
- 2024
- Language
- ZH
- ISBN
- 9787030773302
- Category
- nonfiction
- Subjects
- Computer Science, Artificial Intelligence (Ai), Stem