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機器學習數(shù)學基礎一本通（Python版）
最新章節(jié)：
第22章 向量、矩陣與多元線性回歸
這是一本具有高中數(shù)學知識就能讀懂的機器學習圖書，書中通過大量程序?qū)嵗瑢碗s的公式重新拆解，詳細、清晰地解讀了機器學習中常用的數(shù)學知識，一步步帶領讀者進入機器學習的領域。本書共22章，主要講解了數(shù)據(jù)可視化、math模塊、sympy模塊、numpy模塊、方程式、函數(shù)、最小平方法、集合、概率、貝葉斯定理、指數(shù)、對數(shù)、歐拉數(shù)、邏輯函數(shù)、三角函數(shù)、大型運算符、向量、矩陣與線性回歸等數(shù)學知識。
最新章節(jié)
- 第22章 向量、矩陣與多元線性回歸
- 第21章 機器學習的矩陣
- 第20章 機器學習的向量
- 第19章 從基礎統(tǒng)計了解大型運算符
- 第18章 三角函數(shù)
- 第17章 歐拉數(shù)與邏輯函數(shù)
品牌：清華大學
上架時間：2024-12-31 17:56:11
出版社：清華大學出版社
本書數(shù)字版權由清華大學提供，并由其授權上海閱文信息技術有限公司制作發(fā)行
