应用线性代数：向量、矩阵及最小二乘读书介绍
| 类别 | 页数 | 译者 | 网友评分 | 年代 | 出版社 |
|---|---|---|---|---|---|
| 书籍 | None页 | 2020 | 机械工业出版社 |
| 定价 | 出版日期 | 最近访问 | 访问指数 |
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| 2020-02-20 … | 2020-11-30 … | 23 |
主题/类型/题材/标签
线性代数,数学,
作者
Stephen Boyd ISBN:9787111662761 原作名/别名:《》
内容和作者简介
应用线性代数：向量、矩阵及最小二乘摘要
《应用线性代数：向量、矩阵及最小二乘》以直观解释与丰富的实例相结合的方式创新性地讲解线性代数，涵盖工程应用所需的线性代数知识，如向量、矩阵等，井给出数据科学、机器学习和人工智能、信号和图像处理、层析成像、导航、控制和金融等领域的例子。通过大量的实践练习，学生可以测试自己的理解能力，并将学到的知识用于解决现实世界的问题。
《应用线性代数：向量、矩阵及最小二乘》仅需熟悉基本的数学符号和微积分，无须了解概率和统计知识，特别适合大学本科生学习，同时适合对计算机科学和数据科学研究领域感兴趣的读者参考。
作者简介斯蒂芬·博伊德（Stephen Boyd）是斯坦福大学电子工程系主任、工程学院Samsung教授、电子工程系信息系统实验室教授。他还在管理科学与工程系和计算机科学系任教，并且是计算和数学工程研究所的成员。他目前的研究重点是凸优化在控制、信号处理、机器学习和金融方面的应用。
利芬·范登伯格（Lieven Vandenberghe）是加州大学洛杉矶分校电子与计算机工程系和数学系教授，讲授应用数值计算、线性规划、凸优化、优化方法等课程。
本书后续版本
未发行或暂未收录
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