《人工智能的数学基础》于江生著清华大学出版社

内容简介：

本书是人工智能数学基础之中的概率论部分, 也是《人工智能的数学基础--数据之本》的姊妹篇, 旨在为读者提供一套较为完整且实用的随机数学工具。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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