Python机器学习中的数学修炼 砥砺基础、步步为营 点破公式背后的层层玄机 循序渐进、润物无声 为你打开一道通向机器学习世界的数学之门
数学是机器学习和数据科学的基础，任何期望涉足相关领域并切实领悟具体技术与方法的人都无法绕过数学这一关。本书系统地整理并介绍了机器学习中所涉及的数学基础，这些都是笔者从浩如烟海的数学知识中精心萃取的，在学习和研究机器学习技术时所必须的内容。具体包括微积分（主要是与*化内容相关的部分）、概率论与数理统计、数值计算、信息论、凸优化、泛函分析基础与变分法，以及蒙特卡洛采样等话题。为了帮助读者加深理解并强化所学，本书还从上述数学基础出发进一步介绍了回归、分类、聚类、流形学习、集成学习，以及概率图模型等机器学习领域中的重要话题。其间，本书将引领读者循序渐进地拆解各路算法的核心设计思想及彼此间的关联关系，并结合具体例子演示基于Python进行实际问题求解的步骤与方法。真正做到理论与实践并重，让读
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机器学习原理与实践（Python版） 从原理到实践，步步为营，克服学习中的重重关隘 拨开云雾，点破公式背后的层层玄机，助你一路披荆斩棘
本书全面、 系统地介绍了机器学习领域中的经典方法, 并兼顾算法原理与实践运用。 具体内容涉及： 回归分析（线性回归、 多项式回归、 非线性回归、 岭回归、LASSO、 弹性网络, 以及 RANSAC 等） 分类（感知机、逻辑回归、 朴素贝叶斯、 决策树、 支持向量机、 神经网络等） 聚类（k均值、EM 算法、 密度聚类、 层次聚类以及谱聚类等） 集成学习（随机森林、AdaBoost、 梯度提升等） 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） 降维与流形学习（SVD、PCA 和 MDS 等） 概率图模型（贝叶斯网络和隐马尔可夫模型）
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机器学习原理与实践 左飞，补彬 清华大学出版社 【新华书店正版图书】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 关注店铺可享店铺优惠！
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统计学习理论与方法 R语言版 左飞 清华大学出版社 【新华书店全新正版图书】
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Python机器学习中的数学修炼 左飞 清华大学出版社 【新华书店全新正版图书】
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R语言实战――机器学习与数据分析 左飞 著 9787121286698 电子工业出版社【达额立减】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
经典统计理论和机器学习方法为数据挖掘提供了必要的分析技术。本书系统地介绍统计分析和机器学习领域中*为重要和流行的多种技术及其基本原理，在详解有关算法的基础上，结合大量R语言实例演示了这些理论在实践中的使用方法。具体内容被分成三个部分，即R语言编程基础、基于统计的数据分析方法以及机器学习理论。统计分析与机器学习部分又具体介绍了参数估计、假设检验、极大似然估计、非参数检验方法（包括列联分析、符号检验、符号秩检验等）、方差分析、线性回归（包括岭回归和Lasso方法）、逻辑回归、支持向量机、聚类分析（包括K均值算法和EM算法）和人工神经网络等内容。同时，统计理论的介绍也为深化读者对于后续机器学习部分的理解提供了很大助益。知识结构和阅读进度的安排上既兼顾了循序渐进的学习规律，亦统筹考虑了夯实基础的
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[正版] 统计学习理论与方法 R语言版 清华大学出版社 左飞 人工智能科学与技术丛书 统计机器学习 数据挖掘
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机器学习原理与实践 左飞、补彬 著 清华大学出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书系统地介绍统计分析和机器学习领域中最为重要和流行的多种技术及其基本原理，本书在详解有关算法的基础上，结合大量Python语言实例演示了这些理论在实践中的使用方法。具体内容包括线性回归（包括岭回归和Lasso方法）、逻辑回归、支持向量机、感知机与神经网络、聚类分析（包括K均值算法、EM算法、密度聚类等）、降维与流形学习、集成学习、KNN、朴素贝叶斯、概率图模型（包括贝叶斯网络和HMM模型）等内容。
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机器学习中的数学修炼 左飞 机器学习数学基础全抽象理论应用实践 高等院校人工智能机器学习或数据挖掘等相关专业的师生研习用
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机器学习中的数学修炼 左飞著 微积分数值计算 概率论基础与数理统计线性代数 清华大学出版社
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机器学习中的数学修炼 左飞 编 计算机控制仿真与人工智能专业科技 籍 清华大学出版社
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