《机器学习数学基础》[46M]百度网盘|pdf下载|亲测有效
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- 数学基础薄弱:系统讲解微积分、线性代数、概率统计等机器学习必备数学知识,补齐理论短板。
- 数学与编程脱节:通过Python编程实例,将抽象数学概念转化为可运行的代码,加深理解。
- 知识点难以串联:涵盖信息论、模糊数学、随机过程、凸优化、图论,构建完整数学知识体系。
- 缺乏实战经验:通过综合案例讲解建模方法、求解流程与编程实现,连接理论与工业应用。
- 学习疑问无人解答:20个专家点拨针对常见困惑答疑解惑,帮助读者扫清学习障碍。
- 人工智能方向研究者:想系统掌握机器学习数学知识、从事AI研究的读者。
- 大数据从业者:需要补足数学基础以深入理解算法原理的工程师。
- 有编程基础的转行者:具备Python基础、希望进入机器学习领域的自学者。
- 职业院校师生:可作为相关专业教材或参考用书,配合课程学习。
- 先通读一遍:建议先通读全书了解大概内容,再跟着实例逐步操作。
- 按数学模块推进:从微积分、线性代数到概率统计逐章学习,打好基础再进入案例部分。
- 动手实践小试牛刀:认真完成每个Python编程实例,检验学习效果。
- 关注专家点拨:20个专家点拨针对常见疑问,遇到困惑时重点阅读。
- 研读综合案例:第二部分案例是理论到实践的桥梁,建议重点研读并复现代码。
- 数学知识体系:掌握微积分、线性代数、概率统计、信息论等机器学习必备数学知识。
- 编程实践能力:学会使用Scikit-learn、Theano、SymPy、NetworkX、CVXPY等库。
- 理论实践结合:能够将数学理论应用于机器学习与深度学习的建模和求解。
- 工业实战经验:通过工业生产领域案例,掌握机器学习算法与PyTorch框架应用。
- 问题解决能力:借助专家点拨,能够独立解决学习中的常见数学困惑。
📖 Book Introduction
编辑推荐
1.104幅图表展示,降低理解难度。
2.知识点丰富,满足机器学习必备数学知识。
3.基于Python编程的“小试牛刀”,检验学习效果。
4.20个“专家点拨”,帮助读者答疑解惑。
5.数学思想和人工智能解决方案的有效实践。
6.提供书中相关案例的源代码,方便读者学习参考。
内容简介
本书是一本系统介绍机器学习所涉及的数学知识和相关Python编程的实例工具书,同时还介绍了非常经典的综合案例,除了编写机器学习的代码,还编写了深度学习的代码。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。
在学习本书内容前,建议读者先掌握基本的Python编程知识和数学基础,然后将本书通读一遍,了解本书的大概内容,最后再跟着实例进行操作。
本书既注重数学理论,又偏重编程实践,实用性强,适用于对编程有一定基础,对系统的数学知识非常渴望,想从事人工智能、大数据等方向研究的读者。同时也适合作为广大职业院校相关专业的教材或参考用书。电子元器件是电路设计的基础,而电阻、电容和电感又是电路设计中使用非常普遍的电子元器件。本书从物理层面来阐述这三类元器件的实现原理,帮助读者更好地理解这三类电子元器件的电气特性及其在电路中的应用。
本书分为三篇,每篇对应一类电子元器件,以问答的形式对三类元器件的原理和使用进行详细的解释。每篇还包括元器件的选型规范,帮助读者快速掌握元器件的选型原则。
本书内容深入浅出、浅显易懂,通过丰富的实例来剖析枯燥的原理,适合广大高校学生和电路设计相关工作的工程师。
作者简介
周洋,成都嘉捷信诚解决方案专家,拥有12年toB行业大数据相关经验,对工业大数据、智慧电厂、智慧城市、智慧交通、智慧安防等行业趋势发展有前瞻性判断力。对机器学习、深度学习、大数据、知识图谱等技术有深入研究。
张小霞,控制理论与控制工程专业硕士。曾从事军工电子硬件和软件开发、机器人视觉检测、工业检测数据建模分析等相关工作,擅长机器学习和深度学习算法,对机器视觉中的目标检测、图像分割、三维点云检测及自然语言处理等方面有深入研究。现就职于成都航空职业技术学院,从事教学科研工作。
📑 Table of Contents
- 微积分:函数、极限、导数与梯度
- 线性代数:行列式、向量、矩阵与矩阵分解
- 概率统计:随机变量、数字特征与参数估计
- 信息论:信息熵、互信息与困惑度
- 模糊数学:模糊集合与模糊推理
- 随机过程:随机过程的基本概念与应用
- 凸优化:凸集、凸函数与优化方法
- 图论:图的基本概念与算法
- 综合案例:微积分与线性代数问题建模
- 综合案例:概率统计问题求解与实现
- 工业生产领域的Python实战
- 机器学习算法与深度学习PyTorch应用

