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数据科学与机器学习(数学与统计方法)/数据科学与工程技术丛书
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(澳)迪尔克·P.克洛泽//兹德拉夫科·I.波提夫//托马斯·泰姆勒//拉迪斯拉夫·维斯曼|责编:张秀华|译者:于俊伟//刘楠出版社：机械工业
丛书项：数据科学与工程技术丛书
本书展示了现代机器学习技术背后的数学思想，深入探讨了数据科学方法，给出了主要定理和后续推导的证明，并提供了大量Python代码，旨在帮助读者更好地理解数学和统计学知识，为数据科学中丰富多样的思想和机器学习算法提供支撑。书中首先介绍了数据的相关概念，阐述了统计学习、蒙特卡罗方法、无监督学习的相关内容，接着探讨了回归方法、正则化方法和核方法，然后论述了分类问题与决策树和集成方法，最后介绍了深度学习的相关内容。此外，本书在附录中给出了相关内容的背景知识，包含线性代数与泛函分析、多元微分与优化问题、概率与统计，以及Python入门内容。本书通俗易懂、内容全面，主要面向学习数据科学和机器学习课程的本科生和研究生。
售价：55.60