人工智能数学基础

发布时间:2022-03-26;阅读次数:1090 次

1、封面介绍

人工智能数学基础

2、出版时间

2020年10月

3、推荐理由

(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。

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。

4、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。

李琳,河南工业大学副教授,在软件工程、机器学习、人工智能和模式识别等领域有深入研究。

侯惠芳,教授,解放军信息工程大学通信与信息系统专业博士,擅长机器学习、大数据检索、人工智能和模式识别等。

王社伟,河南工业大学副教授,西北工业大学航空宇航制造专业博士,挪威科技大学访问学者,对数字化制造、企业管理系统、机器学习、数据挖掘等有丰富的实战经验。

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