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人工智能数学基础
更新时间:2023-11-20 19:26:46
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本书分为7章,其内容包括代数学和分析学的基础概念、微积分的基础概念、矩阵与线性变换、矩阵分解、最优化理论与算法、概率模型和信息论的基础概念。本书强调数学概念并采用图形化的方式对其进行解释,以利于读者理解,同时,本书给出了数学知识在机器学习和人工智能领域的具体应用,将数学知识和工程实践有机结合,以使读者能对数学知识有更深层次的理解。
上架时间:2023-09-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
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人工智能数学基础最新章节
查看全部- 本章参考文献
- 7.3.4 KL散度在机器学习中的应用
- 7.3.3 KL散度的性质
- 7.3.2 从熵编码的角度理解KL散度
- 7.3.1 KL散度的定义
- 7.3 KL散度
- 7.2.4 交叉熵损失函数
- 7.2.3 概率分布推断
- 7.2.2 交叉熵的性质
- 7.2.1 交叉熵的定义
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