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图书简介

Gilbert Strang是麻省理工学院数学教授,美国国家科学院院士和美国艺术与科学院院士,在有限元理论、变分法、小波分析及线性代数等领域卓有成就,著有多部经典数学教材,开设多门开放式课程,享有国际盛誉。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、**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。

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