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線性代數與優化:機器學習視角(簡體書)
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線性代數與優化:機器學習視角(簡體書)

商品資訊

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商品簡介

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本書從機器學習視角、系統梳理線性代數與最優化理論、直擊初學者“知識零散、課程脫節”的痛點。全書以“應用導向”貫穿始終、分兩大模塊構建知識網絡: 1.線性代數及其應用:從矩陣運算本質出發、深入剖析奇異值分解(SVD)、核方法、圖譜理論等工具、通過人臉識別、推薦系統等案例、展現線性代數在特徵提取、降維、異常檢測中的核心作用。 2.最優化理論及其應用:以最小二乘回歸為支點、輻射梯度下降、牛頓法、約束優化等算法、揭示支持向量機、Logistic回歸的數學原理、並延伸至神經網絡訓練中的計算圖優化技術。 作者獨創“概念即時應用”模式、每章配以“理解題”與“綜合習題”、確保讀者在真實問題中內化知識、實現從數學公式到算法代碼的無縫銜接。

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