MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：69
- 题名/责任者:
- 机器学习中的数学修炼/左飞编著
- 出版发行项:
- 北京:清华大学出版社,2020
- ISBN及定价:
- 978-7-302-53865-3/CNY89.00
- 载体形态项:
- X, 405页:图;26cm
- 个人责任者:
- 左飞 编著
- 学科主题:
- 机器学习
- 学科主题:
- 计算数学
- 中图法分类号:
- TP181
- 中图法分类号:
- O24
- 书目附注:
- 有书目 (第404-405页)
- 提要文摘附注:
- 本书系统地整理并介绍了机器学习中所涉及的必备数学基础，具体包括概率论与数理统计、微积分（主要是与最优化内容相关的部分）、凸优化及拉格朗日乘数法、数值计算、泛函分析基础（例如核方法赖以建立的希尔伯特空间理论）以及蒙特卡洛采样（拒绝采样、自适应拒绝采样、重要性采样、吉布斯采样和马尔可夫链蒙特卡洛）等。为了帮助读者强化所学，本书还从上述数学基础出发，介绍了回归、分类（感知机、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络等）、聚类、降维与流形学习、集成学习以及概率图模型等机器学习中的重要话题。
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