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機器學習數學基礎:概率論與數理統計(簡體書)
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機器學習數學基礎:概率論與數理統計(簡體書)

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商品簡介

商品簡介

本書從最基礎的概率統計知識講起,逐步深入到機器學習以及深度學習的分類算法,並在最後配合深度學習的實戰案例,介紹了softmax回歸函數在手寫體圖像識別中的具體應用。通過手動編輯代碼,讓讀者更深入地瞭解概率在人工智能領域的重大作用。全書分為16章,涵蓋的內容主要有概率統計在人工智能發展過程中的重要影響;隨機試驗及概率的概念;隨機變量的分佈及多維隨機變量的分佈情況;貝葉斯算法;正態分佈現象;隨機變量的數字特徵;機器學習中的損失函數;大數定律;樣本及抽樣分佈的做法;參數估計的概念;馬爾科夫鏈;過擬合與欠擬合問題及解決方法;Tensorflow概述及安裝方法;卷積神經網絡介紹;實驗演練之手寫體數字識別等。
本書配有大量的插圖,以身邊的生活現象為基礎,深入簡出地介紹了什麼是概率統計,特別適合數學基礎薄弱、想學習概率統計又怕自己看不懂的初學者閱讀。同時也適合機器學習、深度學習的人工智能愛好者閱讀。

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