
会员
人工智能数学基础
计算机网络计算机理论、基础知识8.5万字
更新时间:2024-12-27 21:56:23 最新章节:附录A 标准正态分布函数数值表
书籍简介
本书面向广大数据科学与人工智能专业的学生及初学者,力求通俗易懂、简洁清晰地呈现学习大数据与人工智能需要的基础数学知识,助力读者为进一步学习人工智能打好数学基础。全书分为4篇,共19章:微积分篇(第1~5章),主要介绍极限、导数、极值、多元函数导数与极值、梯度下降法等;线性代数篇(第6~10章),主要介绍向量、矩阵、行列式、线性方程组、特征值和特征向量等,并介绍这些数学知识在人工智能中的应用;概率统计篇(第11~17章),主要介绍概率、随机变量、数字特征、相关分析和回归分析,并介绍数据处理的基本方法和Pandas在数据处理中的应用;应用篇(第18章和第19章),主要介绍人工智能中典型的全连接神经网络和卷积神经网络。本书既有理论又有应用,既可以用纸笔计算,也可以用Python编程计算,读者可在学习过程中根据需要合理地选择侧重点。本书既可作为高职院校数据科学与人工智能专业的教材,也可作为相关产业从业者的自学或参考用书。
品牌:清华大学
上架时间:2023-06-01 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
最新章节
最新上架
- 会员Bootstrap是一个基于HTML5和CSS3的前端开发框架,它现成可用的HTML标记、CSS样式、JavaScript插件,极大地提高了Web前端界面的开发效率。目前,它已成为了前端设计领域流行的辅助技术。本书共分8章,围绕Bootstrap4框架的使用,讲述了Bootstrap4框架中各类排版元素,表单、表格、列表、图片、导航等各类CSS组件和轮播、对话框、下拉菜单、滚动监听等JavaSc计算机6.4万字
- 会员本书共共15章,主要包括多源信息融合处理理论与方法及多源信息目标检测、识别和应用两部分内容。书中具体讲述了多源信息融合处理的基本概念以及多源信息融合发展的核心理论方法,如Dempster-Shafer证据理论等;介绍了多源高冲突信息鲁棒性证据推理方法、多辨识框架下异构证据融合方法以及多值迁移融合方法等多种融合技术;给出了多源信息融合的典型应用,特别是在不确定数据分类、多源信息融合检测与识别领域的实计算机17万字