从数学原理到AI实战:代码驱动的概率统计与模型构建!

本书系统地探讨了概率与统计在人工智能领域中的广泛应用，从理论基础到实战技术，内容全面且深入，涵盖概率论、统计学、回归分析、时间序列、特征工程与选择、模型构建 与优化等基础知识，以及概率与统计在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和强化学习等前沿场 景中的应用。通过理论讲解、模型原理分析和代码实践，深入剖析概率和统计在算法建模、性能优 化和结果解释中的关键作用。

本书配有丰富的案例分析、课后练习及可视化示例，适合人工智能从业者、研究人员及相关专 业学生学习和参考。

王卓

前阿里达摩院创新业务中心资深算法工程师，参与了通义千大模型系列Qwen1、Qwen1.5的落地工作。精通大模型开发、计算机视觉、自然语言处理等方向的技术,负责多个深度学习算法在各种大模型和不同场景的业务落地。

薛栋

华东理工大学信息科学与技术学院副教授/硕士生导师，德国慕尼黑工业大学工学博士，“上海市高层次青年人才计划”“浦江人才计划”获得者。长期从事基于人工智能与大数据相关研究。

王圣强

华东理工大学数学学院副教授、数学与应用数学系副主任，复旦大学数学科学学院理学博士，先后荣获第五届上海高校青年教师教学竞赛一等奖，上海市教学能手，校优秀共产党员，校青年五四奖章，校教学新星、校研究生课程优秀任课教师等荣誉。

观点资料来源：《人工智能概率与统计基础》

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终审：北京大学出版社第七事业部