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机器学习线性代数基础

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张雨萌 编著
北京大学出版社
172
49.00元
平装
9787301306017

图书标签: 机器学习  数学  Python  线性代数  Math  MachineLearning  线代  电脑   


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发表于2024-12-23

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图书描述

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。

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著者简介

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。


图书目录


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用户评价

评分

对于系统学过线性代数和包括Numpy在内的Python的读者来说,很好地梳理了一遍线性代数的思路,并告知了读者相应的Python工具,其余就靠自己领会和阅读其他书籍了,但是读完还是希望作者能在书中包括更多的内容,比如简略的最后一章可以更加充实一点。

评分

对于系统学过线性代数和包括Numpy在内的Python的读者来说,很好地梳理了一遍线性代数的思路,并告知了读者相应的Python工具,其余就靠自己领会和阅读其他书籍了,但是读完还是希望作者能在书中包括更多的内容,比如简略的最后一章可以更加充实一点。

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一般般吧,有些部分讲的不清楚

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2020年读完的第2本书,第五章和第七章感觉讲的有点赶,而且第六章给的实战例子就是基于有点赶的第五章……前四章讲的挺好的,有推理有公式。比较推荐。

评分

我人傻钱多不怪谁,但也别欺负人行不,这书能出版简直亵渎了纸。书中错误连连,在网站上抄的代码都能出错,也是简直了。一个例子竟然是用两个不想干的例子凑成的,简直太不认真了。这位作者,咱收手吧,别误导大众了。写了一堆什么玩意儿这是,气死我了。什么阿猫阿狗都能写书,服了。

读后感

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