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题名/责任者:

机器学习线性代数基础/张雨萌编著

出版发行项:

北京:北京大学出版社,2019.8

ISBN及定价:

978-7-301-30601-7/CNY49.00

载体形态项:

172页;26cm

个人责任者:

张雨萌 编著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

提要文摘附注:

本书重点讲解机器学习所涉及到的线性代数核心内容, 为读者扎实、高效地搭建起后续攀爬机器学习领域的数学阶梯, 全书内容分为六大部分, 包括: 第一部分, 坐标与变换: 高楼平地起。从空间坐标表示与线性变换入手, 快速建立线性代数直观感受, 理解向量和矩阵运算的几何本质; 第二部分, 空间与映射: 矩阵的灵魂; 围绕线性代数的概念基石---空间, 详细阐述空间中映射和变换的本质, 深入剖析矩阵在其中的灵魂作用; 第三部分, 近似与拟合: 真相最近处; 展现线性代数在近似与拟合中的理论基础, 并讲述了最小二乘法的实际应用; 第四部分, 相似与特征: 最佳观察角; 重点分析矩阵的相似性以及特征的提取方法, 打好数据降维的理论基础; 第五部分, 特征与降维: 抓住主成分; 作为全书知识脉络的交汇, 讲解如何对数据进行降维和特征分析, 深入剖析矩阵分析的核心内容: 特征值分解和奇异值分解; 第六部分, 实践与应用; 展现线性代数在图像压缩、推荐系统和隐含语义分析中的实际应用。 本书的特色: 第一, 避免纸上谈兵, 全书以Python语言作为工具进行概念和方法的有效实践, 无缝对接机器学习工程应用, 可操作性强; 第二, 避免生硬枯燥, 务求结合线性代数的几何意义进行重点概念的剖析和演绎, 强化逻辑性和可读性; 第三, 避免大水漫灌, 以机器学习所急需的线性代数内容为立足点, 精确研究, 提高效率。

使用对象附注:

大众读者

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