人工智能的数学基础——随机之美
内容简介:全书共分四部分:第一部分是概率论简史(第1-2章),介绍了概率论奠基人拉普拉斯的学术成就以及概率论发展简史。第二部分是经典概率论(第3-8章),涉及古典概率论、随机变量及其数字特征、示性函数、一些常见的分布、大数律与中心极限定理、随机过程(包括随机分析简介)。第三部分是贝叶斯决策与因果推断(第9-10章),涵盖贝叶斯分析、统计决策理论、因果分析等内容。第四部分是附录,包含拉普拉斯变换、卷积的物理意义、正态分布的由来、矩阵计算的一些结果、凸性与詹森不等式、黎曼-斯蒂尔杰斯积分、测度论简介等背景知识。
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