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• 010 __ |a 978-7-302-63640-3 |d CNY168.00

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• 200 1_ |a 线性代数与数据学习 |b 专著 |f (美)吉尔伯特·斯特朗(GilbertStrang)著 |g 余志平，李铁夫，马辉译

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2023.08

• 215 __ |a 382页 |d 26cm

• 225 2_ |a 电子信息前沿技术丛书

• 330 __ |a 本书源自吉尔伯特斯特朗教授的第二门线性代数公开课，帮助读者了解深度学习的学习路径。本书从零开始(四个基本子空间)，无需线性代数课程基础就可以学习。主要内容包括线性代数基础、大规模矩阵计算、低秩与压缩传感、特殊矩阵、概率与统计、最优化、数据学习等。重点是解释数据科学和机器学习所依赖的数学，而非关于计算、编程或软件的细节。本书内容丰富全面，思路新颖独特，讲授深入浅出，强调实际应用。

• 333 __ |a 本书可作为人工智能、大数据等相关专业的教材，也可供相关领域的科研人员、工程技术人员参考

• 606 0_ |a 线性代数

• 606 0_ |a 机器学习

• 690 __ |a O151.2 |v 5

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |c (美) |a 斯特朗 |c (Strang, Gilbert) |4 著

• 702 _0 |a 余志平 |4 译

• 702 _0 |a 李铁夫 |4 译

• 702 _0 |a 马辉 |4 译

• 801 _0 |a CN |b 人天书店 |c 20231227

• 901 __ |a 清华大学出版社

• 902 __ |a Rt1107-0953

• 962 __ |a 75076214

• 997 __ |a 可供