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机器学习线性代数基础读书介绍

类别 页数 译者 网友评分 年代 出版社
书籍 172页 2020 北京大学出版社
定价 出版日期 最近访问 访问指数
49.00元 2020-02-20 … 2020-03-15 … 56
主题/类型/题材/标签
机器学习,数学,线性代数,Python,Math,MachineLearning,线代,电脑,
作者
张雨萌 编著      ISBN:9787301306017    原作名/别名:《》
内容和作者简介
机器学习线性代数基础摘要

数学是机器学习绕不开的基础知识,传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧,想以此高效地打下机器学习的数学基础,针对性和可读性并不佳。本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点,进行新的尝试和突破:从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度,环环相扣地展开线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容,并分析推荐系统和图像压缩两个实践案例,在介绍完核心概念后,还将线性代数的应用领域向函数空间和复数域中进行拓展与延伸;同时极力避免数学的晦涩枯燥,充分挖掘线性代数的几何内涵,并以Python语言为工具进行数学思想和解决方案的有效实践。

本书适合实践于数据分析、信号处理等工程领域的读者,也适合在人工智能、机器学习领域进行理论学习和实践,希望筑牢数学基础的读者,以及正在进行线性代数课程学习的读者阅读。

作者简介

张雨萌,毕业于清华大学计算机系,现就职于中国舰船研究设计中心,长期从事人工智能领域相关研究工作,主要研究方向为数据分析、自然语言处理。

本书后续版本
未发行或暂未收录
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