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本书介绍与人工智能关系紧密的数学知识模块, 以使读者更好地掌握数学方法在人工智能领域的应用。本书整合了随机过程、矩阵论和运筹学中相关的数学基础, 共12章, 分为3部分。第1部分为随机过程, 包括第1-3章, 主要介绍概率论预备知识、随机过程的概念和基本类型、马尔可夫链。第2部分为矩阵论, 包括第4-8章, 主要介绍矩阵论预备知识、线性空间与线性变换、范数理论及其应用、矩阵分解和特征值的估计。第3部分为运筹学, 包括第9-12章, 主要介绍运筹学思想与运筹学建模、数学规划、最优化问题和多目标决策。
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