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機器學習線性代數基礎:Python語言描述

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內容簡介

數學是機器學習繞不開的基礎知識,傳統教材的風格偏重理論定義和運算技巧,想以此高效地打下機器學習的數學基礎,針對性和可讀性並不佳。本書以機器學習涉及的線性代數核心知識為重點,進行新的嘗試和突破:從坐標與變換、空間與映射、近似與擬合、相似與特徵、降維與壓縮這5個維度,環環相扣地展開線性代數與機器學習演算法緊密結合的核心內容,並分析推薦系統和圖像壓縮兩個實踐案例,在介紹完核心概念后,還將線性代數的應用領域向函數空間和複數域中進行拓展與延伸;同時極力避免數學的晦澀枯燥,充分挖掘線性代數的幾何內涵,並以Python語言為工具進行數學思想和解決方案的有效實踐。

《機器學習線性代數基礎:Python語言描述》適合實踐于數據分析、信號處理等工程領域的讀者,也適合在人工智慧、機器學習領域進行理論學習和實踐,希望築牢數學基礎的讀者,以及正在進行線性代數課程學習的讀者閱讀。



張雨萌,畢業於清華大學電腦系,長期從事人工智慧領域相關研究工作。

 

詳細資料

  • ISBN:9787301306017
  • 規格:平裝 / 160頁 / 普通級 / 1-1
  • 出版地:大陸

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