《Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods, Second Edition》PDF+mobi+epub高清完整电子版

Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods, Second Edition
《数据科学与机器学习：数学与统计方法（第二版）》
作者：Zdravko Botev (Author), Dirk P. Kroese (Author), Thomas Taimre (Author)
出版社：Chapman and Hall/CRC
出版时间：2025年11月20日

《数据科学与机器学习：数学与统计方法》旨在为有兴趣深入了解数据科学中丰富思想和机器学习算法背后的数学和统计学原理的学生提供一本易于理解且内容全面的教科书。

第二版新增内容

本扩展版更新了统计学习的关键领域：

蒙特卡罗方法：新增章节介绍再生拒绝采样——一种比 MCMC 更简单的替代方法。

无监督学习：新增两种多维扩散核密度估计器，以及用于最优数据驱动带宽选择的带宽扰动匹配方法。

回归：新增局部线性回归的自动带宽选择方法。

特征选择与收缩：新增章节介绍用于高维模型选择的 klimax 方法。

强化学习：新增章节介绍策略迭代、时序差分学习和策略梯度方法等当代主题，并附有完整的 Python 代码。

附录：扩展了线性代数、泛函分析和优化的处理方法，包括坐标下降法和用于约束优化的新型主化-最小化方法。

电子版代找请联系：yefei147852

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