人工智能数学基础--聚文网

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舞蹈音乐的基础理论与应用

编辑推荐

（1）零基础也能快速入门。本书从最基础的高等数学基础讲起，由浅入深，层层递进，在巩固固有知识的同时深入讲解人工智能的算法原理，无论读者是否从事计算机相关行业，是否接触过人工智能，都能通过本书实现快速入门。（2）全新视角介绍数学知识。采用计算机程序模拟数学推论的介绍方法，使数学知识更为清晰易懂，更容易让初学者深入理解数学定理、公式的意义，从而激发起读者的学习兴趣。（3）理论和实践相结合。每章最后提供根据所在章的理论知识点精心设计的“综合性实例”，读者可以通过综合案例进行实践操作，为以后的算法学习奠定基础。（4）大量范例源码+习题答案，为学习排忧解难。本书所有示例都有清晰完整的源码，每章之后设有习题并配套题目答案，讲解清晰，解决读者在学习中的所有困惑。

内容简介

本书以零基础讲解为宗旨，面向学习数据科学与人工智能的读者，通俗地讲解每一个知识点，旨在帮助读者快速打下数学基础。
全书分为4篇，共17章。其中第1篇为数学知识基础篇，主要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，主要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，主要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，主要讲述了回归分析、假设检验、相关分析、方差分析、聚类分析、贝叶斯分析等内容。
本书适合准备从事数据科学与人工智能相关行业的读者。

作者简介

唐宇迪，计算机专业博士，网易云课堂人工智能认证行家，51CTO学院讲师，CSDN博客专家。

第1章人工智能与数学基础
第1篇基础篇
第2章高等数学基础
第3章微积分
第4章泰勒公式与拉格朗日乘子法
第2篇核心篇
第5章将研究对象形式化——线性代数基础
第6章从数据中提取重要信息——特征值与矩阵分解
第7章描述统计规律1——概率论基础
第8章描述统计规律2——随机变量与概率估计
第3篇提高篇
第9章随机变量的几种分布
第10章数据的空间变换——核函数变换
第11章熵与激活函数
第4篇应用篇
第12章假设检验
第13章相关分析
第14章回归分析
第15章方差分析
第16章聚类分析
第17章贝叶斯分析

人工智能数学基础

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