本書詳細介紹了人工智能領域涉及的數學基礎，對於每個問題盡可能給出足夠詳盡的證明過程，以幫助讀者深入理解智能算法的原理。本書內容涉及線性代數、高等數學、概率論、**化等多個數學分支內的重要知識點。採用公式推導、圖表示例、應用舉例相結合的方式，以翔實的語言、全新的視角，幫助讀者理解其中的關鍵知識點。
全書共分為10章: 第1章、第3章、第4章詳細介紹與人工智能算法相關的向量與矩陣分析、函數與泛函分析、概率與數理統計的數學基礎。第2章介紹可用於評定不同待觀測樣本相似程度的度量方法。第5章重點介紹人工智能領域涉及的信息論知識。第6章結合實例介紹線性分析與捲積的數學基礎。第7章詳細介紹與模型正則化及範數相關的數學基礎知識。第8章介紹目標函數**化相關數學知識。第9章重點介紹核函數映射相關內容。第10章介紹數據驅動人工智能模型性能評價與度量相關知識。
本書適合人工智能專業的學生、對人工智能感興趣的學者、正在從事人工智能應用開發的工程師，以及其他想深入瞭解智能算法行之有效原因的讀者參考閱讀。
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