概率数值方法 / Probabilistic Numerics：Computation as Machine Learning

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：数值算法从『可计算的量』中近似地计算出『难以处理的量』，或者说，从数据中推断出一个潜在的量。因此计算程序可被视作 learning machine，使用贝叶斯推理来建立更灵活有效的计算算法。概率数值计算正式确立了『机器学习』和『应用数学』之间的联系。本书提供了大量的背景材料（还有数据、工作实例、练习及解答），更适用于AI、CS、统计学、应用数学的研究生。 ◉ 目录： 第一章：数学背景 第二章：整合 第三章：线性代数 第四章：局部优化 第五章：全局优化 第六章：求解常微分方程 第七章：前沿 第八章：习题答案