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题名/责任者:

线性代数与数据学习/(美)吉尔伯特·斯特朗(GilbertStrang)著 余志平，李铁夫，马辉译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-302-63640-3/CNY138.00

载体形态项:

12,371页:图;26cm

并列正题名:

Linear algebra and learning from data

丛编项:

电子信息前沿技术丛书

个人责任者:

(美) 斯特朗 (Strang, Gilbert) 著

个人次要责任者:

余志平 译

个人次要责任者:

李铁夫 译

个人次要责任者:

马辉 译

学科主题:

线性代数

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

O151.2

提要文摘附注:

本书主要内容包括线性代数基础、大规模矩阵计算、低秩与压缩传感、特殊矩阵、概率与统计、最优化、数据学习等。重点是解释数据科学和机器学习所依赖的数学，而非关于计算、编程或软件的细节。

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