เกี่ยวกับ eBook เล่มนี้
全书共分为两篇：
在上篇中，将从浩瀚的数学海洋中撷取机器学习研究人员最为必须和重要的数学基础。内容主要包括：微积分（含场论）、数值计算和常用最优化方法、概率论基础与数理统计、线性代数等。
在下篇中，将选取机器学习中最为常用的算法和模型进行讲解，这部分内容将涉及（广义）线性回归、图模型（包含贝叶斯网络和HMM等）、分类算法（包括SVM，逻辑回归，神经网络等）和聚类算法（包括K均值和EM算法等）等话题。
สำรวจหนังสือเล่มอื่นๆ
ให้คะแนน eBook นี้
แสดงความเห็นของคุณให้เรารับรู้
ข้อมูลในการอ่าน
สมาร์ทโฟนและแท็บเล็ต
ติดตั้งแอป Google Play Books สำหรับ Android และ iPad/iPhone แอปจะซิงค์โดยอัตโนมัติกับบัญชีของคุณ และช่วยให้คุณอ่านแบบออนไลน์หรือออฟไลน์ได้ทุกที่
แล็ปท็อปและคอมพิวเตอร์
คุณฟังหนังสือเสียงที่ซื้อจาก Google Play โดยใช้เว็บเบราว์เซอร์ในคอมพิวเตอร์ได้
eReader และอุปกรณ์อื่นๆ
หากต้องการอ่านบนอุปกรณ์ e-ink เช่น Kobo eReader คุณจะต้องดาวน์โหลดและโอนไฟล์ไปยังอุปกรณ์ของคุณ โปรดทำตามวิธีการอย่างละเอียดในศูนย์ช่วยเหลือเพื่อโอนไฟล์ไปยัง eReader ที่รองรับ
