《机器学习算法的数学解析与Python实现 (智能系统与技术丛书)》莫凡 epub [5.44 MB]

《机器学习算法的数学解析与Python实现 (智能系统与技术丛书)》由莫凡编写，是一本结合数学理论与Python编程实践的机器学习教程。本书系统介绍了机器学习核心算法的数学原理，并通过Python代码实现，帮助读者从理论到实践全面掌握机器学习技术。
主要内容包括：数学基础部分涵盖线性代数、概率论与优化方法，为后续算法理解奠定基础；监督学习算法详细解析线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)、决策树与随机森林的数学推导及Python实现；无监督学习重点讲解聚类算法(K-means、DBSCAN)和降维技术(PCA)的数学原理与代码示例；神经网络基础章节通过数学视角解读感知机、反向传播算法，并配合Python实现简单神经网络；最后涉及模型评估与优化技术，包括交叉验证、正则化等方法的数学解释与实践。
全书采用“数学推导+代码注释”的双轨模式，所有算法均配有可运行的Python示例（基于NumPy、Scikit-learn等库），EPUB电子书格式(5.44MB)便于随时查阅。适合具备高中数学和基础编程能力的读者，通过“公式→代码→应用”的学习路径深入理解机器学习本质。