Python機器學習數學

2018年7月23日 — 要講的是機器/深度學習可能會用到的數學和數學符號，應該是線性代數前一兩章的東西。 架構是: 1. 純量(scalar)和向量(vector) 2. 矩陣(Matrix) 3. 矩陣 ...

為了卸除數學心房，筆者撰寫此書依循原則如下： ☆：數學原理彩色圖解。 ☆：手工計算基礎數學。 ☆：Python程式高效實作。 這本數撰寫的幾個特色如下： ... 研究機器學習 ...

書名：機器學習的數學基礎: AI、深度學習打底必讀，語言：繁體中文，ISBN：9789863126140，頁數：400，出版社：旗標，作者：西內啟，譯者：胡豐榮,徐先正， ...

搞懂不會背叛你的數學，進一步提升你的程式功力！ 本書透過圖表解說人工智慧與資料科學領域的相關數學知識，並告訴你如何將其轉換為程式碼，除了可以吸收關於數學的知識之 ...

圖解機器學習與資料科學的數學基礎: 使用Python：搞懂不會背叛你的數學，進一步提升你的程式功力！本書透過圖表解說人工智慧與資料科學領域的相關數學知識， ...

書籍類別 · 電腦資訊/程式設計/APP開發/人工智慧/機器學習 ; 作者 · IBM AI 工程師/東京大學數學工程專業 ; 書號 · F0318 ; ISBN ; 建議售價 · 580 元.

目錄大綱 · 01 一元函數微積分 1.1 極限與連續 1.2 導數與微分 · 02 線性代數與矩陣論 2.1 向量及其運算 2.2 矩陣及其運算 · 03 多元函數微積分 3.1 偏導數 · 04 最佳化方法

機器學習是一門大量運用數學的學科，如果你打算修改機器學習模型或從頭建構全新模型，熟悉基礎數學概念非常重要。但這並不表示你必須先成為數學全才；其實只要在遇到不熟悉 ...

2020年8月1日 — 寫的也相當優異，跟[3]相比最大的優點是舉例更詳細，也有Python程式碼實作。 机器学习中的基本数学知识. 机器学习中的基本数学知识注：本文的代码是使用 ...