张雨萌 资深人工智能技术专家，毕业于清华大学计算机系，长期从事人工智能领域相关研究工作，谙熟机器学习算法应用及其背后的数学基础理论。目前已出版多部机器学习数学基础类畅销书籍，广受读者好评。
机器学习中的概率统计
张雨萌
评分 暂无
读者对象： 想要对机器学习进行深入学习的相关人士；想要对概率统计进一步深入系统地学习的学生和业内人士；金融量化等数据分析行业的从业者；理工科专业高年级本科生和研究生。 本书围绕机器学习算法中涉及的概率统计知识展开介绍，沿着概率思想、变量分布、参数估计、随机过程和统计推断的知识主线进行讲解，结合数学的本质内涵，用浅显易懂的语言讲透深刻的数学思想，帮助读者
机器学习线性代数基础
张雨萌 编著
评分 8.9分
数学是机器学习绕不开的基础知识，传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧，想以此高效地打下机器学习的数学基础，针对性和可读性并不佳。本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点，进行新的尝试和突破：从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度，环环相扣地展开线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容，并分析推荐系统和图像压缩两个实践案例，在介绍完核心概念后，还将线性代数的应
