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题名/责任者:

机器学习之数学基础:概率统计与算法应用/朱宁著

出版发行项:

北京:中国水利水电出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-5226-2244-6/CNY69.80

载体形态项:

xii, 246页:图;21cm

其它题名:

概率统计与算法应用

个人责任者:

朱宁 著

学科主题:

机器学习

学科主题:

概率统计

中图法分类号:

TP181

中图法分类号:

O211

责任者附注:

朱宁, 中国工程物理研究院硕士研究生, 有多年的人工智能工作经验, 先后任职华为AI算法工程师和微软算法工程师, 对机器学习和深度学习有深厚的理论基础和实战经验。主要从事机器学习中图像分析、自然语言处理和强化学习的前沿算法研究工作, 从0到1多次主导明星产品落地。

提要文摘附注:

本书共10章, 涵盖的主要内容: 机器学习简介; 为什么机器学习需要概率论; 概率的定义; 集合和事件; 独立性; 概率的性质; 常见的计算概率方法; 离散型和连续型概率简介; 离散型和连续型概率的期望值、方差和标准差; 几种常见的离散型和连续型概率分布; 条件概率; 联合概率; 边缘概率; 贝叶斯理论; 随机过程简介; 马尔可夫链; 隐马尔克夫模型; 高斯过程; 常见的机器学习Python库; 机器学习分类算法和回归算法简介; 概率论在分类算法和回归算法中的应用; 常见的分类算法和回归算法; 强化学习简介; 有趣的机器人游戏; GAN; 图片风格转换。

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