机器学习:公式推导与代码实现 封面

机器学习:公式推导与代码实现

分类
人工智能
作者
阅读量
4 次
上架
资源
在线阅读
8.2 读者评分 / 10
★★★★☆ 4 人评分 · 4 次阅读
鸠摩网盘查找 Z-Library 查找

快速回答

《机器学习:公式推导与代码实现》(鲁伟编著) 作为一门应用型学科,机器学习植根于数学理论,落地于代码实现。这就意味着,掌握公式推导和代码编写,方能更加深入地理解机器学习算法的内在逻辑和运行机制。本书在对全部机器学习算法进行分类梳理的基础之上,分别对监督学习单模型、监督学习集成模型、无监督学习模型、概率模型四个大类共26个经典算法进行了细致的公式推导和代码实现,旨在帮助机器学习学习者和研究者完整地掌握算法细节、实现方法以及内在逻辑。

作品简介

作为一门应用型学科,机器学习植根于数学理论,落地于代码实现。这就意味着,掌握公式推导和代码编写,方能更加深入地理解机器学习算法的内在逻辑和运行机制。本书在对全部机器学习算法进行分类梳理的基础之上,分别对监督学习单模型、监督学习集成模型、无监督学习模型、概率模型四个大类共26个经典算法进行了细致的公式推导和代码实现,旨在帮助机器学习学习者和研究者完整地掌握算法细节、实现方法以及内在逻辑。

内容简介

作为一门应用型学科,机器学习植根于数学理论,落地于代码实现。这就意味着,掌握公式推导和代码编写,方能更加深入地理解机器学习算法的内在逻辑和运行机制。本书在对全部机器学习算法进行分类梳理的基础之上,分别对监督学习单模型、监督学习集成模型、无监督学习模型、概率模型四个大类共26个经典算法进行了细致的公式推导和代码实现,旨在帮助机器学习学习者和研究者完整地掌握算法细节、实现方法以及内在逻辑。

书评 0

暂无书评,登录后可写下第一条阅读感受。