Linear Algebra and Learning from Data

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책 정보

· 제목 : Linear Algebra and Learning from Data (Hardcover)
· 분류 : 외국도서 > 과학/수학/생태 > 수학 > 일반
· ISBN : 9780692196380
· 쪽수 : 448쪽
· 출판일 : 2019-02-28

Deep learning and neural nets
Preface and acknowledgements
Part I. Highlights of Linear Algebra
Part II. Computations with Large Matrices
Part III. Low Rank and Compressed Sensing
Part IV. Special Matrices
Part V. Probability and Statistics
Part VI. Optimization
Part VII. Learning from Data
Books on machine learning
Eigenvalues and singular values; Rank One
Codes and algorithms for numerical linear algebra
Counting parameters in the basic factorizations
Index

저자소개

Gilbert Strang (지은이) 정보 더보기

매사추세츠공과대학교(MIT) 수학과 교수이자 응용수학의 대가입니다. MIT에서 학사를 졸업한 후 영국 옥스퍼드 대학교에서 석사 학위를, UCLA에서 박사 학위를 받았습니다. 그의 주요 연구 분야는 유한요소이론, 변분법, 웨이블릿 분석, 선형대수학입니다. 주요 저서로는 『Linear Algebra and Learning form Data(2019)』, 『Calculus, 3rd edition(2017)』, 『Introduction to Linear Algebra, 5th edition(2016)』, 『Essay in Linear Algebra(2012)』 등이 있습니다.

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