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• 200 1_ |a 机器学习数学基础 |A Ji Qi Xue Xi Shu Xue Ji Chu |e 概率论与数理统计 |e Python语言描述 |f 李昂著

• 210 __ |a 北京 |c 北京大学出版社 |d 2021

• 215 __ |a 299页 |c 图 |d 26cm

• 330 __ |a 本书分为16章，涵盖的内容主要有概率统计在人工智能发展过程中的重要影响；随机试验及概率的概念；随机变量的分布及多维随机变量的分布情况；贝叶斯算法；正态分布现象；随机变量的数字特征；机器学习中的损失函数；大数定律；样本及抽样分布的做法；参数估计的概念；马尔科夫链；过拟合与欠拟合问题及解决方法；Tensorflow概述及安装方法；卷积神经网络介绍；实验演练之手写体数字识别等。

• 517 1_ |a 概率论与数理统计 |A Gai Lv Lun Yu Shu Li Tong Ji

• 517 1_ |a Python语言描述 |A Python Yu Yan Miao Shu

• 606 0_ |a 机器学习 |A Ji Qi Xue Xi

• 606 0_ |a 概率论 |A Gai Lv Lun

• 606 0_ |a 数理统计 |A Shu Li Tong Ji

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 690 __ |a O21 |v 5

• 701 _0 |a 李昂 |A Li Ang |4 著

• 801 _0 |a CN |b ZPHC |c 20211028

• 905 __ |a ZPHC |d TP181/62