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機器學(xué)習(xí)線性代數(shù)基礎(chǔ):Python語言描述 讀者對象:普通讀者
數(shù)學(xué)是機器學(xué)習(xí)繞不開的基礎(chǔ)知識,傳統(tǒng)教材的風(fēng)格偏重理論定義和運算技巧,想以此高效地打下機器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),針對性和可讀性并不佳。本書以機器學(xué)習(xí)涉及的線性代數(shù)核心知識為重點,進行新的嘗試和突破:從坐標(biāo)與變換、空間與映射、近似與擬合、相似與特征、降維與壓縮這5個維度,環(huán)環(huán)相扣地展開線性代數(shù)與機器學(xué)習(xí)算法緊密結(jié)合的核心內(nèi)容,并分析推薦系統(tǒng)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(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域向函數(shù)空間和復(fù)數(shù)域中進行拓展與延伸;同時極力避免數(shù)學(xué)的晦澀枯燥,充分挖掘線性代數(shù)的幾何內(nèi)涵,并以Python語言為工具進行數(shù)學(xué)思想和解決方案的有效實踐。
本書適合實踐于數(shù)據(jù)分析、信號處理等工程領(lǐng)域的讀者,也適合在人工智能、機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域進行理論學(xué)習(xí)和實踐,希望筑牢數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的讀者,以及正在進行線性代數(shù)課程學(xué)習(xí)的讀者閱讀。
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