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• 200 1_ |a 机器学习中的数学修炼 |A ji qi xue xi zhong de shu xue xiu lian |d = Fundamentals of mathematics in machine learning |f 左飞编著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2020

• 215 __ |a X, 405页 |c 图 |d 26cm

• 320 __ |a 有书目 (第404-405页)

• 330 __ |a 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。

• 510 1_ |a Fundamentals of mathematics in machine learning |z eng

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 606 0_ |a 计算数学 |A ji suan shu xue

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 690 __ |a O24 |v 5

• 701 _0 |a 左飞 |A zuo fei |4 编著

• 801 _0 |a CN |b CAU |c 20210317

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• 920 __ |a 211180 |z 1