图 书 馆《机器学习中的数学修炼》
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2021-03-10，常州大学图书馆，2021年03月 排名第 58 名
简介与推荐
【内容简介】本书系统地整理并介绍了机器学习中所涉及的必备数学基础，具体包括概率论与数理统计、微积分（主要是与最优化内容相关的部分）、凸优化及拉格朗日乘数法、数值计算、泛函分析基础（例如核方法赖以建立的希尔伯特空间理论）以及蒙特卡洛采样（拒绝...采样、自适应拒绝采样、重要性采样、吉布斯采样和马尔可夫链蒙特卡洛）等。为了帮助读者强化所学，本书还从上述数学基础出发，介绍了回归、分类（感知机、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络等）、聚类、降维与流形学习、集成学习以及概率图模型等机器学习中的重要话题。
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