線性代數與最佳化 機器學習視角 Linear Algebra and Optimization for Machine Learning: A Textbook

Aggarwal, Charu C.

線性代數與最佳化 機器學習視角

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商品描述

本書從機器學習視角，系統整理線性代數與最優化理論，直擊初學者「知識零散、課程脫節」的痛點。全書以「應用導向」貫穿始終，分兩大模組建構知識網：

1.線性代數及其應用：從矩陣運算本質出發，深入剖析奇異值分解（SVD）、核方法、圖譜理論等工具，透過人臉辨識、推薦系統等案例，展現線性代數在特徵提取、降維、異常檢測中的核心作用。

2.最優化理論及其應用：以最小平方法迴歸為支點，輻射梯度下降、牛頓法、約束優化等演算法，揭示支援向量機、Logistic迴歸的數學原理，並延伸至神經網路訓練中的計算圖優化技術。

作者獨創“概念即時應用”模式，每章配以“理解題”與“綜合習題”，確保讀者在真實問題中內化知識，實現從數學公式到算法代碼的無縫銜接

作者簡介

查魯·C.阿加沃爾（Charu C.Aggarwal），IBM T.J.Watson研究中心傑出研究人員（DRSM），於1996年在MIT獲得博士學位。他對數據挖掘領域有著廣泛的研究。在國際會議和期刊上發表了300余篇論文。申請了90余項專利。他曾三次被評為IBM的“傑出發明人”（Master Inventor）。並曾獲得IBM公司獎（IBM Corporate Award，2003）、IBM傑出創新獎和兩項IBM傑出技術成就獎（2009，2015）。他因為提出基於冷凝的數據挖掘中的隱私保護技術而獲得EDBT2014的時間檢驗獎（Test of Time Award）。他還獲得了IEEE ICDM研究貢獻獎（2015），這是數據挖掘領域對具有突出貢獻的研究的兩項最高獎項之一。 他曾多次擔任ACM/IEEE知名國際學術會議的主席或程序委員會主席。並擔任大數據相關多個知名期刊的主編或編委。由於在知識發現和數據挖掘算法上的貢獻，他入選SIAM、ACM和IEEE的會士。

目錄大綱

譯者序
前言
致謝
第 1 章 線性代數與最佳化：導論　1
1.1 引言1
1.2 標量、向量與矩陣 2
1.2.1 標量與向量間的基本運算3
1.2.2 向量與矩陣間的基本運算7
1.2.3 特殊的矩陣類12
1.2.4 矩陣冪、多項式與逆　14
1.2.5 矩陣逆引理：求矩陣和的逆　 17

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