bigsnake780
New member
[Giảm Giá Kịch Sàn - Mua Ngay Để Nhận Ngay Ưu Đãi!]: (https://shorten.asia/rqTCSQVB)
** Đại số tuyến tính và tối ưu hóa với các ứng dụng để học máy **
** Hashtags: ** #LineArgebra #Machinelearning #optimization
**Giới thiệu**
Đại số tuyến tính là một công cụ toán học cơ bản được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm tầm nhìn máy tính, robot và học máy.Cuốn sách này cung cấp một giới thiệu toàn diện về đại số tuyến tính, tập trung vào các ứng dụng của nó để học máy.Cuốn sách bắt đầu với một cái nhìn tổng quan về các khái niệm cơ bản về đại số tuyến tính, chẳng hạn như vectơ, ma trận và biến đổi tuyến tính.Sau đó, nó bao gồm các chủ đề nâng cao hơn, chẳng hạn như eigenvalues và eigenvector, phân tách giá trị số ít và hồi quy bình phương tối thiểu.Cuốn sách cũng bao gồm một số ví dụ và bài tập làm việc để giúp độc giả thực hành các khái niệm họ đã học.
**Ai nên đọc cuốn sách này?**
Cuốn sách này là lý tưởng cho sinh viên đại học và sau đại học, những người quan tâm đến việc tìm hiểu về toán học của học máy.Nó cũng là một nguồn tài nguyên quý giá cho các nhà nghiên cứu và các học viên muốn cải thiện sự hiểu biết của họ về đại số tuyến tính và các ứng dụng của nó để học máy.
** Những bước đi quan trọng từ cuốn sách là gì? **
Các điểm chính từ cuốn sách này bao gồm:
* Các khái niệm cơ bản của đại số tuyến tính, chẳng hạn như vectơ, ma trận và biến đổi tuyến tính.
* Các chủ đề nâng cao hơn, chẳng hạn như eigenvalues và eigenvector, phân rã giá trị số ít và hồi quy bình phương tối thiểu.
* Các ứng dụng của đại số tuyến tính để học máy, chẳng hạn như trích xuất tính năng, giảm kích thước và hồi quy.
** Tại sao bạn nên đọc cuốn sách này? **
Cuốn sách này là một nguồn tài nguyên thiết yếu cho bất cứ ai muốn tìm hiểu về toán học của học máy.Nó cung cấp một giới thiệu toàn diện và dễ tiếp cận về đại số tuyến tính, tập trung vào các ứng dụng của nó để học máy.Cuốn sách được viết tốt và được tổ chức tốt, và nó bao gồm một số ví dụ và bài tập làm việc để giúp độc giả thực hành các khái niệm họ đã học.
** Tôi có thể mua sách ở đâu? **
Cuốn sách có sẵn để mua từ Amazon và các nhà bán lẻ trực tuyến khác.
=======================================
[Giảm Giá Kịch Sàn - Mua Ngay Để Nhận Ngay Ưu Đãi!]: (https://shorten.asia/rqTCSQVB)
=======================================
**Linear Algebra and Optimization with Applications to Machine Learning**
**Hashtags:** #linearalgebra #Machinelearning #optimization
**Introduction**
Linear algebra is a fundamental mathematical tool that is used in a wide variety of fields, including computer vision, robotics, and machine learning. This book provides a comprehensive introduction to linear algebra, with a focus on its applications to machine learning. The book starts with an overview of the basic concepts of linear algebra, such as vectors, matrices, and linear transformations. It then covers more advanced topics, such as eigenvalues and eigenvectors, singular value decomposition, and least squares regression. The book also includes a number of worked examples and exercises to help readers practice the concepts they have learned.
**Who should read this book?**
This book is ideal for undergraduate and graduate students who are interested in learning about the mathematics of machine learning. It is also a valuable resource for researchers and practitioners who want to improve their understanding of linear algebra and its applications to machine learning.
**What are the key takeaways from the book?**
The key takeaways from this book include:
* The basic concepts of linear algebra, such as vectors, matrices, and linear transformations.
* More advanced topics, such as eigenvalues and eigenvectors, singular value decomposition, and least squares regression.
* The applications of linear algebra to machine learning, such as feature extraction, dimensionality reduction, and regression.
**Why should you read this book?**
This book is an essential resource for anyone who wants to learn about the mathematics of machine learning. It provides a comprehensive and accessible introduction to linear algebra, with a focus on its applications to machine learning. The book is well-written and well-organized, and it includes a number of worked examples and exercises to help readers practice the concepts they have learned.
**Where can I purchase the book?**
The book is available for purchase from Amazon and other online retailers.
=======================================
[Đặt Mua Ngay để Cảm Nhận Sự Độc Đáo Của Sản Phẩm!]: (https://shorten.asia/rqTCSQVB)
