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机器学习线性代数基础:Python语言描述 PDF电子书 [32MB]

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  • 更新时间:2021-05-17 11:34:49
简介机器学习线性代数基础:Python语言描述pdf百度网盘下载地址? 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...
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机器学习线性代数基础:Python语言描述pdf百度网盘下载地址?

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。


作者简介:
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。

目录:
第1章 坐标与变换:高楼平地起
第2章 空间与映射:矩阵的灵魂
第3章 近似与拟合:真相最近处
第4章 相似与特征:最佳观察角
第5章 降维与压缩:抓住主成分
第6章 实践与应用:线代用起来
第7章 函数与复数域:概念的延伸

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