机器学习的数学基础

定　　价：139 元

• 作者：(英)马克·彼得·戴森罗特(MarcPeterDeisenroth)，(英)A.阿尔多·费萨尔(A.AldoFaisal)，(马来)翁承顺(ChengSoonOng)著
• 出版时间：2024/9/1
• ISBN：9787111763222
• 出 版 社：机械工业出版社

• 中图法分类：TP181 
• 页码：372页
• 版次：1
• 开本：24cm

内容简介

本书弥补了纯数学书籍和机器学习书籍存在的单一性问题，介绍了理解机器学习所需的必备数学概念，例如线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、优化、概率和统计，并使用这些概念推导出了四种核心机器学习方法：线性回归、主成分分析、高斯混合模型和支持向量机。本书每一章都包括一些例子，大部分章还配有习题，以方便读者测试对所学知识的理解程度。