| ISBN/价格： | 978-7-111-76322-2:CNY139.00 |
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| 作品语种： | chi eng |
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| 出版国别： | CN 110000 |
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| 题名责任者项： | 机器学习的数学基础/.(英)马克·彼得·戴森罗特(Marc Peter Deisenroth)，(英)A. 阿尔多·费萨尔(A. Aldo Faisal)，(马来)翁承顺(Cheng Soon Ong)著/.郝珊锋，黄定江译 |
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| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2024.11 |
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| 载体形态项： | 19,372页:;+图:;+24cm |
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| 丛编项： | 智能系统与技术丛书 |
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| 提要文摘： | 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。 |
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| 并列题名： | Mathematics for machine learning eng |
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| 题名主题： | 机器学习 数学理论 |
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| 中图分类： | TP181 |
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| 中图分类： | O1-0 |
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| 个人名称等同： | 戴森罗特 马克·彼得 (英) 著 |
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| 个人名称等同： | 费萨尔 A. 阿尔多 (英) 著 |
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| 个人名称等同： | 翁承顺 (马来) 著 |
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| 个人名称次要： | 郝珊锋 译 |
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| 个人名称次要： | 黄定江 译 |
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| 记录来源： | CN LCTBU 20250325 |
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