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ISBN |
9787301306017 |
| 定价 |
RMB49.00 |
| 售价 |
RM53.90 |
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优惠价 |
RM37.73 * (-30%)
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作者 |
張雨萌（編著）
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出版社 |
北京大學出版社
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出版日期 |
2019-09-01 |
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装订 |
平裝. 無. 160 页. |
| 库存量 |
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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。
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