数学电子书    [置顶] 《机器学习的数学》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2021年1月3、推荐理由人工智能深度学习领域经典教程，AI程序员的数学参考书，透彻理解机器学习算法，从数学层面搞懂核心算法原理的逻辑，python程序讲解，众多专家学者力荐本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。全书由8章组成，力求精准、最小地覆盖机器学习的数学知识。包括微积分，线性代数与矩阵论，**[...]
数学电子书    [置顶] 《人工智能数学基础》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2020年10月3、推荐理由本书以零基础讲解为宗旨，面向学习数据科学与人工智能的读者，通俗地讲解每一个知识点，旨在帮助读者快速打下数学基础。　　全书分为 4 篇，共 17 章。其中第 1 篇为数学知识基础篇，主要讲述了高等数学基础、微积分、泰勒公式与拉格朗日乘子法；第 2 篇为数学知识核心篇，主要讲述了线性代数基础、特征值与[...]
机器学习    [置顶] 《机器学习中的数学》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2019年11月3、推荐理由《机器学习中的数学》是一本系统介绍机器学习中涉及的数学知识的入门图书，本书从机器学习中的数学入门开始，以展示数学的友好性为原则，讲述了机器学习中的一些常见的数学知识。机器学习作为人工智能的核心技术，对于数学基础薄弱的人来说，其台阶是陡峭的，本书力争在陡峭的台阶前搭建一个斜坡，为读者铺平机器学习的数[...]
数学电子书    《计算机科学中的数学》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2019年4月3、推荐理由计算机科学中的数学：信息与智能时代的必修课》原为麻省理工学院计算机科学与工程专业的数学课程讲义，谷歌技术专家参与编写，涵盖计算机科学涉及的全部基础数学知识，包括形式逻辑符号、数学证明、归纳、集合与关系、图论基础、排列与组合、计数原理、离散概率、递归等，特别强调数学定义、证明及其应用方法。该书因具有系[...]
数学电子书    《随机过程（原书第2版）》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2013年7月3、推荐理由《统计学精品译丛：随机过程（原书第2版）》中文简体字版由约翰威利父子公司授权机械工业出版社出版。未经出版者书面许可，不得用任何方式复制或抄袭本书内容。《统计学精品译丛：随机过程（原书第2版）》从概率的角度而不是分析的角度来看待随机过程，书中介绍了随机过程的基本理论，包括Poisson过程、Marko[...]
数学电子书    《概率导论（第2版·修订版）》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2016年1月3、推荐理由本书内容丰富，除了介绍概率论基本知识点外，还介绍了矩母函数、最小二乘估计、泊松过程、马尔可夫过程和贝叶斯统计等内容。书中实例丰富，图文并茂，针对每节主题设计了相应的习题，还提供了部分难题的解答，便于读者自学。本书多年来在MIT、斯坦福大学、加州大学等名校被用作概率课程教材，经过课堂检验和众多师生的反[...]
数学电子书    《微积分的历程：从牛顿到勒贝格》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2020年5月3、推荐理由“微积分”这一名称出现在哪本书中？微积分教科书又是谁人所写？微积分是谁发明的？洛必达法则居然是伯努利的研究成果？谁被誉为“分析学的化身”？谁又被誉为“现代分析学之父”？哪些数学天才使微积分的创建过程终于画上句号？……《微积分的历程：从牛顿到勒贝格》将带你一一探究上述问题。《微积分的历程：从牛顿到勒贝[...]
数学电子书    《普林斯顿微积分读本》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2016年10月3、推荐理由对于大多数学生来说，微积分或许是他们曾经上过的倍感迷茫且很受挫折的一门课程了。本书不仅让学生们能有效地学习微积分，更重要的是提供了战胜微积分的可靠工具。本书源于风靡美国普林斯顿大学的阿德里安·班纳教授的微积分复习课程，他激励了一些考试前想获得成功但考试结果却平平的学生。作者班纳是美国普林斯顿大学的[...]
数学电子书    《白话机器学习的数学》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2020年6月3、推荐理由本书通过正在学习机器学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话，结合回归和分类的具体问题，逐步讲解了机器学习中实用的数学基础知识。其中，重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时，还通过实际的Python 编程讲解了数学公式的应用，进而加深读者对相关数学知识的理解。一本书掌握机器学习的基础数学：（1[...]
数学电子书    《优美的数学思维(原书第2版)》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2020年8月3、推荐理由本书内容丰富有趣，文字表述思路清晰、通俗易懂，实例讲解细致深入，图例直观形象。每章均配有丰富习题供读者练习，适合作为数学及相关专业的数学思维课程教材，也可供广大数学爱好者、数学相关专业的科研人员和工程技术人员自学参考。本书以大量生动有趣的问题求解实例为背景，使用通俗易懂的语言，深入浅出地介绍优美的数[...]
网站公告    网站公告：人工智能之数学入门标准
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为了帮助初学者更好地学习人工智能，我决定编写《人工智能之数学入门标准》。之所以称之为“标准”，是因为我希望它能够长久地坚持下去，并且集合了众家之长，最终形成一个规范的数学入门教材，给初学者提供一个学习指南，避免大家走弯路。《人工智能之数学入门标准》将会以PDF的形式发布到学术日历APP上面，这样学习起来十分方便。同时，我组建了社群，欢迎大家的加入，[...]
站长杂谈    飞燕的外包故事
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前言大家好，我是飞燕，同时我也一名站长，飞燕网是我创办的一个技术网站。在此，我希望把自己的外包经历写下来，算是温故而知新，回顾过去从而更好的布局未来，同时也分享出来，欢迎大家的关注。每年我通过做人工智能外包大概能挣到50万，比上不足比下有余吧。另外，我还有有其他的业务，比如，做APP开发，做内推业务等等。不过，因为时间和精力限制，目前外包业务做的还[...]
强化学习    强化学习基本原理
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强化学习    Q-learning 算法介绍
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Q-Learning是强化学习中的最基础算法，它基于Q-Table来实现。这个表格的每一行都代表着一个状态（state），每一行的每一列都代表着一个动作（action），而每个值就代表着如果在该state下采取该action所能获取的最大的未来期望奖励。通过Q-Table就可以找到每个状态下的最优行为，进而通过找到所有的最优action来最终得到最[...]
强化学习    深刻理解强化学习中的Q值和V值
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在马尔可夫决策过程中，当智能体从一个状态S，选择动作A，会进入另外一个状态S'。同时，也会给智能体奖励R。 奖励既有正，也有负，正代表我们鼓励智能体在这个状态下继续这么做，负得话代表我们并不希望智能体这么做。 在强化学习中，我们会用奖励R作为智能体学习的引导，期望智能体获得尽可能多的奖励。需要注意的是：很多时候，我们并不能单纯通过R来衡量一个动作的[...]
图神经网络    networkx绘图函数(draw_networkx)的节点布局
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draw_networkx是networkx的绘图函数，其定义如下所示：def draw_networkx(G, pos=None, arrows=None, with_labels=True, **kwds):参数pos表示节点的布局，network库内置五种节点布局，如下所示：circular_layout:顶点在一个圆环上均匀分布random[...]
图神经网络    2023年图神经网络精品面试题
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近年来，人们对图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）的研究热情日益高涨，图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。图神经网络广泛应用在社交分析、推荐系统、交通运输等领域，并显示出强大的处理能力。下面我给大家收集了一些不错的图神经网络面试题，欢迎大家的关注，同时也欢迎大家提供更多的面试题。1、GCN的原理是什么？答：类似[...]
站长杂谈    野生钢铁侠的创业之路必定危机四伏
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据说，B站顶流稚晖君创业项目智元机器人，日前完成了第三轮融资，市场估值被曝在十几亿美元左右，此估值已超独角兽。完全不逊大名鼎鼎的波士顿机器狗，着实令人大吃一惊。独角兽企业是投资行业的术语，指一个企业成立不足10年，且公司估值超过10亿美元的未上市企业。这样的企业将是未来市场发展的主要方向，体量大，具有核心竞争力。稚晖君的能力非常强悍，我明白软硬件结[...]
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