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I READING
【中国からのダイレクトメール】I READING Loves Reading 機械学習の数学 人工知能 深層学習技術シリーズ
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製品説明
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編集者の選択
基礎科目としての数学は、現代の科学技術を学び研究するために習得しなければならない基本的なツールです。
人工知能は現在コンピューターサイエンスの中で非常に人気のある分野ですが、機械学習は人工知能を実現する手法であり、その基礎となるロジックは数学です。
AI時代、数学に秀でた者が世界を征服する！
1. 本書は、300枚以上の図版＋100枚以上の例題＋50以上の公式導出を組み合わせ、人工知能や機械学習に必要な数学の基礎知識をストーリーと例題を使って紹介しており、非常に興味深いです。
2. 全編中学レベルの数学の知識をベースに、浅いところから深いところまで内容が書かれており、数学的な計算については詳細な手順が記載されているので、すぐに始められます。
3. 数学の親しみやすさに注意を払い、言及されている概念や用語の理解に重点を置き、読者の理解を助けるために比較的単純な事例を選択し、重要な内容を繰り返し強調します。
4. 本書は大まかに線形代数、高度な数学、確率の 3 部構成となっており、各部では機械学習における一般的な数学知識のみを紹介しています。面倒な計算は Python プログラミングで実装され、プログラマーに帰属意識を与えます。
簡単な紹介
『機械学習の数学』は、機械学習に関わる数学的知識を体系的に紹介する入門書であり、数学の親しみやすさを示すという理念のもと、機械学習における数学の入門から始まり、その概念の一部を語ります。機械学習における一般的な数学的知識。人工知能の中核技術である機械学習は、数学的基礎が弱い人にとっては急な階段を踏みますが、本書はその急な階段の前に坂道を築き、読者に機械学習の数学的道を切り開くことを目指しています。
「機械学習の数学」は、線形代数、高度な数学、確率の 3 つのパートに分かれた合計 19 章で構成されています。パート 1 には、ベクトル、ベクトルの内積と外積、行列式、代数補因子、行列、行列と連立方程式、行列の順位、逆行列、ガウス ノルダン消去法、消去行列と置換行列、行列の LU 分解、ユークリッドが含まれます。距離、マンハッタン距離、チェビシェフ距離、角度余弦など、パート 2 には微分、微分、不定積分、定積分、弧長、偏微分、重積分、パラメトリック方程式、極座標系、円筒座標系、球座標系が含まれます。 、勾配、勾配降下アルゴリズム、方向微分、線形近似、二次近似、テイラーの公式、ニュートン法、瑞暁二乗法、極値の解法、ラグランジュ乗数法、KKT 条件、オイラー ラグランジュ方程式など、パート 3 には以下が含まれます。確率、古典的概念、幾何学的概念、相互排他的事象、独立事象、分布関数、離散分布、連続分布など。
「Mathematics in Machine Learning」は、包括的な内容、簡潔な言語、典型的な例、および強力な実践性を備えています。「わかりやすい数学」に基づいており、機械学習と完全に関連しています。機械学習と深層学習を理解したいプログラマーに適しています。ただし、数学的基礎が弱いため、主要な大学の機械学習関連専攻の教科書としても適しています。機械学習と数学の愛好家、大規模なデータ マイニングと分析の担当者、金融インテリジェンスの専門家なども、参照や学習のためにこの本を選ぶことができます。
著者について
Sun Bo は、蘇州工業団地の高度なスキルを備えた有数の人材であり、機械学習の愛好家であり、ソフトウェア アルゴリズムとソフトウェア構造設計を得意としています。彼は、CSDN や多くの有名なブログ サイトで多くの技術記事を公開しており、読者に深く愛されています。現在は同社のCTOを務め、学校と企業の連携インターンシッププラットフォームの構築やおもしろソフトウェア研修を主宰。
素晴らしい本のレビュー
本書は、ソフトウェア開発者の視点と学習精神から出発し、機械学習における数学に関する基本的な概念と実際の応用方法を浅いところから深いところまでまとめ、純粋な理論的研究や厳密なプロセスの導出を避け、実際の背景を多く提供しています。問題の内容は、抽象的で退屈な想像を避け、読者がすぐに始めるのに必要な助けを提供します。本書は、代数、幾何、高度な数学、確率などを含む機械学習の主な基礎知識をハイレベルにまとめ、機械学習初心者の机上参考書として活用できる。
——Zhao Yongsheng、元Neusoft Wanghai R&D Centerゼネラルマネージャー
「基本的に、機械学習は数学の応用です。優秀な人工知能エンジニアになりたいなら、数学について深い知識が必要です。本書は、例題やストーリーテリングを使ってわかりやすく機械を紹介しています。基本的な考え方学習に必要な数学的知識があれば、簡単に機械学習の扉に入ることができます。
——張群正、西安石油大学教授
数学の発展は生命から生まれるものであり、世界と友好的に向き合うべきである、この本を読んで私の数学への興味が再燃しました。
——蘇州スマートペアレント教育技術有限公司 CTO、鄧宏裕氏
目次
編集者の選択
基礎科目としての数学は、現代の科学技術を学び研究するために習得しなければならない基本的なツールです。
人工知能は現在コンピューターサイエンスの中で非常に人気のある分野ですが、機械学習は人工知能を実現する手法であり、その基礎となるロジックは数学です。
AI時代、数学に秀でた者が世界を征服する！
1. 本書は、300枚以上の図版＋100枚以上の例題＋50以上の公式導出を組み合わせ、人工知能や機械学習に必要な数学の基礎知識をストーリーと例題を使って紹介しており、非常に興味深いです。
2. 全編中学レベルの数学の知識をベースに、浅いところから深いところまで内容が書かれており、数学的な計算については詳細な手順が記載されているので、すぐに始められます。
3. 数学の親しみやすさに注意を払い、言及されている概念や用語の理解に重点を置き、読者の理解を助けるために比較的単純な事例を選択し、重要な内容を繰り返し強調します。
4. 本書は大まかに線形代数、高度な数学、確率の 3 部構成となっており、各部では機械学習における一般的な数学知識のみを紹介しています。面倒な計算は Python プログラミングで実装され、プログラマーに帰属意識を与えます。
簡単な紹介
『機械学習の数学』は、機械学習に関わる数学的知識を体系的に紹介する入門書であり、数学の親しみやすさを示すという理念のもと、機械学習における数学の入門から始まり、その概念の一部を語ります。機械学習における一般的な数学的知識。人工知能の中核技術である機械学習は、数学的基礎が弱い人にとっては急な階段を踏みますが、本書はその急な階段の前に坂道を築き、読者に機械学習の数学的道を切り開くことを目指しています。
「機械学習の数学」は、線形代数、高度な数学、確率の 3 つのパートに分かれた合計 19 章で構成されています。パート 1 には、ベクトル、ベクトルの内積と外積、行列式、代数補因子、行列、行列と連立方程式、行列の順位、逆行列、ガウス ノルダン消去法、消去行列と置換行列、行列の LU 分解、ユークリッドが含まれます。距離、マンハッタン距離、チェビシェフ距離、角度余弦など、パート 2 には微分、微分、不定積分、定積分、弧長、偏微分、重積分、パラメトリック方程式、極座標系、円筒座標系、球座標系が含まれます。 、勾配、勾配降下アルゴリズム、方向微分、線形近似、二次近似、テイラーの公式、ニュートン法、瑞暁二乗法、極値の解法、ラグランジュ乗数法、KKT 条件、オイラー ラグランジュ方程式など、パート 3 には以下が含まれます。確率、古典的概念、幾何学的概念、相互排他的事象、独立事象、分布関数、離散分布、連続分布など。
「Mathematics in Machine Learning」は、包括的な内容、簡潔な言語、典型的な例、および強力な実践性を備えています。「わかりやすい数学」に基づいており、機械学習と完全に関連しています。機械学習と深層学習を理解したいプログラマーに適しています。ただし、数学的基礎が弱いため、主要な大学の機械学習関連専攻の教科書としても適しています。機械学習と数学の愛好家、大規模なデータ マイニングと分析の担当者、金融インテリジェンスの専門家なども、参照や学習のためにこの本を選ぶことができます。
著者について
Sun Bo は、蘇州工業団地の高度なスキルを備えた有数の人材であり、機械学習の愛好家であり、ソフトウェア アルゴリズムとソフトウェア構造設計を得意としています。彼は、CSDN や多くの有名なブログ サイトで多くの技術記事を公開しており、読者に深く愛されています。現在は同社のCTOを務め、学校と企業の連携インターンシッププラットフォームの構築やおもしろソフトウェア研修を主宰。
素晴らしい本のレビュー
本書は、ソフトウェア開発者の視点と学習精神から出発し、機械学習における数学に関する基本的な概念と実際の応用方法を浅いところから深いところまでまとめ、純粋な理論的研究や厳密なプロセスの導出を避け、実際の背景を多く提供しています。問題の内容は、抽象的で退屈な想像を避け、読者がすぐに始めるのに必要な助けを提供します。本書は、代数、幾何、高度な数学、確率などを含む機械学習の主な基礎知識をハイレベルにまとめ、機械学習初心者の机上参考書として活用できる。
——Zhao Yongsheng、元Neusoft Wanghai R&D Centerゼネラルマネージャー
「基本的に、機械学習は数学の応用です。優秀な人工知能エンジニアになりたいなら、数学について深い知識が必要です。本書は、例題やストーリーテリングを使ってわかりやすく機械を紹介しています。基本的な考え方学習に必要な数学的知識があれば、簡単に機械学習の扉に入ることができます。
——張群正、西安石油大学教授
数学の発展は生命から生まれるものであり、世界と友好的に向き合うべきである、この本を読んで私の数学への興味が再燃しました。
——蘇州スマートペアレント教育技術有限公司 CTO、鄧宏裕氏
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仕様
| ブランド | I READING |
| ブランドテリトリー | 中国 |
| 正味内容 | 200g |
| 編集時間 | 機械学習における数学 |
免責声明
商品の価格、パッケージ、仕様などの情報は、事前に通知することなく変更される場合があります。私たちは商品情報を迅速に更新するよう努力していますが、実際に受け取った商品を基準にしてください。商品を利用する前に、常に商品に付属するラベル、警告、および説明を読んでください。
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