书目详细信息
： 线性代数与优化:机器学习视角
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-111-77705-2:CNY149.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi eng |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 线性代数与优化/.(美) 查鲁·C. 阿加沃尔著/.Charu C. Aggarwal/.薄立军译 |
| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2025 |
| 载体形态项： | xviii, 482页:;+图:;+24cm |
| 丛编项： | 数学应用系列 |
| 提要文摘： | 本书从机器学习的视角系统介绍了线性代数、最优化理论以及相关的机器学习示例和求解算法。具体来说, 主要聚焦于线性代数及其应用和最优化理论及其应用两个主题。对于前者, 侧重线性代数的基础知识以及它们在奇异值分解、矩阵分解、相似矩阵 (核方法) 和图分析等中的应用。诸如谱聚类、基于核的分类和异常值检测等机器学习方面的应用已被用作该书的示例, 而后者从最优化理论的视角探究机器学习中最基础性的问题--最小二乘回归及其相关算法。 |
| 题名主题： | 线性代数 |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 中图分类： | O151.2 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 阿加沃尔 著 |
| 个人名称次要： | 薄立军 译 |
| 记录来源： | CN SCYK 20250920 |