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图书信息
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线性代数与优化:机器学习视角
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| ISBN： | 9787111777052 |
定价： | ￥149.00 |
| 作者： | (美)查鲁·C.阿加沃尔(Charu C. Aggarwal)著 |
出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版时间： | 2025年06月 |
开本： | 24cm |
| 页数： | 18,482页 |
中图法： | O151.2;TP181 |
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2025-09-04
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图书简介 | | 本书从机器学习视角，系统梳理线性代数与最优化理论，直击初学者“知识零散、课程脱节”的痛点。全书以“应用导向”贯穿始终，分两大模块构建知识网络：1.线性代数及其应用：从矩阵运算本质出发，深入剖析奇异值分解(SVD)、核方法、图谱理论等工具，通过人脸识别、推荐系统等案例，展现线性代数在特征提取、降维、异常检测中的核心作用。2.最优化理论及其应用：以最小二乘回归为支点，辐射梯度下降、牛顿法、约束优化等算法，揭示支持向量机、Logistic回归的数学原理，并延伸至神经网络训练中的计算图优化技术。 |
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