书目

机器学习 公式推导与代码实现

内容简介

作为一门应用型学科，机器学习植根于数学理论，落地于代码实现。这就意味着，掌握公式推导和代码编写，方能更加深入地理解机器学习算法的内在逻辑和运行机制。本书在对全部机器学习算法进行分类梳理的基础之上，分别对监督学习单模型、监督学习集成模型、无监督学习模型、概率模型四个大类共26个经典算法进行了细致的公式推导和代码实现，旨在帮助机器学习学习者和研究者完整地掌握算法细节、实现方法以及内在逻辑。

作者简介

鲁伟贝叶斯统计方向硕士毕业，深度学习算法工程师，主要从事医疗数据分析、医学图像处理和深度学习应用相关研究与工作。著有《深度学习笔记》一书，也是“机器学习实验室”的主理人。

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