字数：23.7万字 出版社：清华大学出版社
全书共分为两篇：在上篇中，将从浩瀚的数学海洋中撷取机器学习研究人员最为必须和重要的数学基础。内容主要包括：微积分（含场论）、数值计算和常用最优化方法、概率论基础与数理统计、线性代数等。在下篇中，将选取机器学习中最为常用的算法和模型进行讲解，这部分内容将涉及（广义）线性回归、图模型（包含贝叶斯网络和HMM等）、分类算法（包括SVM，逻辑回归，神经网络等）和聚类算法（包括K均值和EM算法等）等话题。
书圈
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蜗牛
LV20 VIP 2023-10-28
书评读完前两章（概率论基础、最优化基础）。写得很细，对夯实机器学习的数学基础很有用。本来在看迁移学习和因果推理，感觉很吃力，回来补补基础。今天又看两章（统计推断、采样方法），涨知识了。再看一章（一元线性回... 展开全部
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