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ISBN |
9787302636403 |
定价 |
RMB138.00 |
售价 |
RM151.80 |
优惠价 |
RM113.85 * (-25%)
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作者 |
(美)吉爾伯特·斯特朗
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译者 |
余志平,李鐵夫,馬輝 |
出版社 |
清華大學出版社
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出版日期 |
2024-06-01 |
装订 |
平裝. 無. 371 页. |
库存量 |
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本書是深度學習的導論,全面介紹機器學習的數學基礎,闡述架構神經網絡的核心思想,主要內容包括線性代數的重點、大規模矩陣的計算、低秩與壓縮傳感、特殊矩陣、概率與統計、最優化、數據學習等。本書可作為數據科學方向的數學基礎課程教材,也可供人工智能、深度學習領域的科研人員和工程技術人員參考。
吉爾伯特·斯特朗(Gilbert Strang),美國享有盛譽的數學家、教育家,在有限元理論、變分法、小波分析和線性代數等方面皆有研究貢獻。他對數學教育做出了許多貢獻,出版了十幾部數學教科書和專著。曾任麻省理工學院數學系MathWorks講座教授。主要講授“線性代數導論”“計算科學與工程”等開放式課程,獲得廣泛好評,是美國數學開放教學的領軍人物。曾任美國數學聯合政策委員會主席、美國數學委員會主席、美國國家科學基金會(NSF)數學顧問小組主席、國際工業與應用數學理事會(ICIAM)理事、阿貝爾獎委員會委員等職務。2009年當選美國國家科學院院士。在麻省理工學院任教61年後,他開設的MIT 18.06課程(線性代數)在OCW(開放式課程)平台上瀏覽量超過1000萬次。
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