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机器学习中的数学修炼

左飞编著
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计算机网络人工智能22.2万字

更新时间:2023-09-26 15:48:09 最新章节:参考文献

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书籍简介

全书共分为两篇:在上篇中,将从浩瀚的数学海洋中撷取机器学习研究人员最为必须和重要的数学基础。内容主要包括:微积分(含场论)、数值计算和常用最优化方法、概率论基础与数理统计、线性代数等。在下篇中,将选取机器学习中最为常用的算法和模型进行讲解,这部分内容将涉及(广义)线性回归、图模型(包含贝叶斯网络和HMM等)、分类算法(包括SVM,逻辑回归,神经网络等)和聚类算法(包括K均值和EM算法等)等话题。
品牌:清华大学
上架时间:2020-07-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行

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    近年来,在自然语言处理领域,基于预训练语言模型的方法已形成全新范式。本书内容分为基础知识、预训练语言模型,以及实践与应用3个部分,共9章。第一部分全面、系统地介绍自然语言处理、神经网络和预训练语言模型的相关知识。第二部分介绍几种具有代表性的预训练语言模型的原理和机制(涉及注意力机制和Transformer模型),包括BERT及其变种,以及近年来发展迅猛的GPT和提示工程。第三部分介绍了基于Lang
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