图 书 馆《机器学习中的数学》
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2023-04-11，沈阳工业大学图书馆，2023年04月 排名第 56 名
简介与推荐
【内容简介】本书共19章, 分为线性代数、高等数学和概率3个组成部分。第1部分包括向量、向量的点积与叉积、行列式、代数余子式、矩阵、矩阵和方程组、矩阵的秩、逆矩阵、高斯一诺尔当消元法、消元矩阵与置换矩阵、矩阵的LU分解、欧几里得距离、曼哈顿...距离、切比雪夫距离、夹角余弦等; 第2部分包括导数、微分、不定积分、定积分、弧长、偏导、多重积分、参数方程、极坐标系、柱坐标系、球坐标系、梯度、梯度下降算法、方向导数、线性近似、二阶近似、泰勒公式、牛顿法、最小二乘法、求解极值、拉格朗日乘子法、KKT条件、欧拉一拉格朗日方程等; 第3部分包括概率、古典概型、几何概型、互斥事件、独立事件、分布函数、离散型分布、连续型分布等。
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