人工智能数学基础

内容简介

本书系统、全面地介绍人工智能涉及的数学基础知识，旨在帮助读者构建坚实的数学根基。 本书共16章：第1章主要介绍人工智能的概念和发展，以及Python对人工智能算法设计的支持等；第2～7章主要介绍与人工智能相关的数学基础知识，包括向量、矩阵、特征值、矩阵分解、极限和导数，以及微积分、概率论等；第8～11章主要介绍最优化方法、假设检验、相关分析、随机过程等；第12～15章主要介绍回归分析、SVM模型、决策树模型、聚类算法等；第16章主要介绍神经网络。 本书不仅适合人工智能的初、中级用户使用，还可以作为各类院校人工智能相关专业的教材或参考书。

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