MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：15
- 题名/责任者:
- 机器学习线性代数基础:Python语言描述/张雨萌编著
- 出版发行项:
- 北京:北京大学出版社,2019.9
- ISBN及定价:
- 978-7-301-30601-7/CNY49.00
- 载体形态项:
- 12, 160页:图;26cm
- 其它题名:
- Python语言描述
- 个人责任者:
- 张雨萌 编著
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP181
- 责任者附注:
- 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。
- 提要文摘附注:
- 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。
- 使用对象附注:
- 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
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