书目信息 |
| 题名： |
机器学习数学基础
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| 作者： | 张小霞 ， 周洋 编著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 北京大学出版社 2021.08 |
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| 页数： | 254页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 ， TP311.561 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 软件工具--ruan jian gong ju--程序设计 , 机器学习--ji qi xue xi | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-301-32267-3 | |
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| 314 | @a周洋, 成都嘉捷信诚解决方案专家。张小霞, 控制理论与控制工程专业硕士。 | |
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| 330 | @a本书一共分为两部分。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。通过这些实例, 读者能够了解Scikit-learn、Scikit-fuzzy、Theano、SymPy、NetworkX和CVXPY中相应的库函数的应用。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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| 机器学习数学基础：Python语言实现/周洋, 张小霞编著.-北京：北京大学出版社，2021.08 |
| 254页：图；26cm |
| ISBN 978-7-301-32267-3：CNY69.00 |
| 本书一共分为两部分。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。通过这些实例, 读者能够了解Scikit-learn、Scikit-fuzzy、Theano、SymPy、NetworkX和CVXPY中相应的库函数的应用。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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正题名：机器学习数学基础
索取号：TP181/Z8121
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| 1 | 1565924 | 215659240 | 自科库301/301自科库 39排6列4层/ [索取号:TP181/Z8121] | 在馆 | |
| 2 | 1565925 | 215659259 | 自科库301/301自科库 39排6列4层/ [索取号:TP181/Z8121] | 在馆 |