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线性代数与数据学习
[美] 吉尔伯特·斯特朗
评分 7.2分
本书是深度学习的导论,全面介绍机器学习的数学基础,阐述架构神经网络的核心思想,主要内容包括线性代数的重点、大规模矩阵的计算、低秩与压缩传感、特殊矩阵、概率与统计、最优化、数据学习等。 本书可作为数据科学方向的数学基础课程教材,也可供人工智能、深度学习领域的科研人员和工程技术人员参考。