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人工智能数学基础 简介
本书分为4篇,共17章。其中第1篇为数学知识基础篇,讲述了高等数学基础、微积分、泰勒公式与拉格朗日乘子法;第2篇为数学知识核心篇,讲述了线性代数基础、特征值与矩阵分解、概率论基础、随机变量与概率估计;第3篇为数学知识提高篇,讲述了数据科学的几种分布、核函数变换、熵与激活函数;第4篇为数学知识应用篇,讲述了回归分析、假设检验、相关分析、方差分析、聚类分析、贝叶斯分析等内容。
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