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矩阵力量:线性代数全彩图解+微课+Python编程
更新时间:2024-12-27 22:15:37
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数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面,而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌,但是掌握数学+编程+机器学习绝对是最好。这一次,学习数学不再是为了考试、分数、升学,而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学,甚至爱上数学,在创作这套书时,作者尽量克服传统数学教材的各种弊端,让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。鸢尾花书有三大板块——编程、数学、实践。数据科学、机器学习的各种算法离不开数学,本册《矩阵力量》是数学板块的第2本,主要介绍常用线性代数工具。任何数学工具想要从一元推广到多元,比如多元微积分、多元统计,都绕不开线性代数。《矩阵力量:线性代数全彩图解+微课+Python编程》共25章内容,可以归纳为7大板块:向量、矩阵、向量空间、矩阵分解、微积分、空间几何、数据。《矩阵力量:线性代数全彩图解+微课+Python编程》在讲解线性代数工具时,会穿插介绍其在数据科学和机器学习领域的应用场景,让大家学以致用。《矩阵力量:线性代数全彩图解+微课+Python编程》读者群包括所有在工作中应用数学的朋友,尤其适用于初级程序员进阶,大学本科数学开窍,高级数据分析师,人工智能开发者。
品牌:清华大学
上架时间:2023-06-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
矩阵力量:线性代数全彩图解+微课+Python编程最新章节
查看全部- 25.6 主成分分析
- 25.5 多方向映射
- 25.4 线性回归
- 25.3 单方向映射
- 25.2 从随机变量的线性变换说起
- 25.1 从线性代数到机器学习
- 25 Selected Use Cases of Data 数据应用
- 24.5 SVD分解:获得四个空间
- 24.4 特征值分解:获得行空间和零空间
- 24.3 Cholesky分解:找到列向量的坐标
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