MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：292
- 题名/责任者:
- 机器学习中的数学/孙博编著
- 出版发行项:
- 北京:中国水利水电出版社,2019
- ISBN及定价:
- 978-7-5170-7719-0/CNY89.80
- 载体形态项:
- XX, 357页:图;23cm
- 个人责任者:
- 孙博 编著
- 学科主题:
- 机器学习
- 学科主题:
- 计算数学
- 中图法分类号:
- TP181
- 中图法分类号:
- O24
- 提要文摘附注:
- 第1章《向量和它的朋友们》，主要介绍向量相关的基础概念。第2章《矩阵的为例》，在第1章的基础上进一步介绍向量的集合——矩阵。第3章《心的距离》，主要介绍距离的多种度量。第4章《导数》，主要介绍导数的概念和求导方法。第5章《微分与积分》，主要介绍微分、不定积分和积分。第6章《弧长与曲面》，主要介绍弧长公式及其应用，讲述了如何使用积分解释初等数学的公式。第7章《偏导》，主要介绍偏导的概念和求导方法。第8章《多重积分》，主要介绍了二重积分和三重积分。第9章《曲线救国》，主要介绍参数方程。第10章《超越直角坐标系》，主要介绍极坐标系、柱坐标系和球坐标系。第11章《梯度下降》，主要介绍梯度、方向导数和梯度下降。第12章《误差与近似》，主要介绍误差与近似的概念，如何用数学方法求解近似值。第13章《牛顿法》，本章是由一段神奇的开平方代码引出的，读者学习本章后将能够了解神奇的牛顿法，从而读懂这段代码。第14章《无解之解》，本章由了一个初中生测量大楼高度的故事开始，介绍了约等方程组和解决约等方程组的最小二乘法。第15章《极大与极小》，主要介绍了极值的基本概念以及如何寻找函数的极值。第16章《寻找最好》，主要介绍拉格朗日乘子法。第17章《最佳形态》，主要介绍欧拉-拉格朗日方程。第18章《硬币与骰子》，主要介绍了概率的基本概念和简单应用。第19章《概率分布》，主要介绍了分布函数。
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