| 字段 | 字段内容 |
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| 001 | 01h1349998 |
| 005 | 20241101133924.0 |
| 010 | $a: 978-7-302-63640-3$d: CNY138.00 |
| 100 | $a: 20240606d2024 em y0chiy50 ea |
| 101 | $a: chi$c: eng |
| 102 | $a: CN$b: 110000 |
| 105 | $a: a z 001yy |
| 106 | $a: r |
| 200 | $a: 线性代数与数据学习$A: xian xing dai shu yu shu ju xue xi$f: (美) 吉尔伯特·斯特朗著$d: = Linear algebra and learning from data$f: Gilbert Strang$g: 余志平, 李铁夫, 马辉译$z: eng |
| 210 | $a: 北京$c: 清华大学出版社$d: 2024 |
| 215 | $a: xii, 371页$c: 图$d: 26cm |
| 225 | $a: 电子信息前沿技术丛书$A: dian zi xin xi qian yan ji shu cong shu |
| 314 | $a: 吉尔伯特·斯特朗 (Gilbert Strang), 美国享有盛誉的数学家、教育家, 在有限元理论、变分法、小波分析和线性代数等方面皆有研究贡献。他对数学教育做出了许多贡献, 出版了十几部数学教科书和专著。余志平, 清华大学集成电路学院教授、博士生导师, IEEE Life Fellow (国际电气与电子工程学会终身会士)。李铁夫, 清华大学集成电路学院副研究员、院长助理, 北京量子信息科学研究院兼聘研究员, 日本理化学研究所客座研究员。马辉, 清华大学数学科学系教授、博士生导师。2000年于北京大学数学科学学院获得理学博士学位, 先后在清华大学、美国马萨诸塞州州立大学Amherst分校作博士后研究。 |
| 320 | $a: 有索引 |
| 330 | $a: 本书源自吉尔伯特·斯特朗教授的第二门线性代数公开课, 帮助读者了解深度学习的学习路径。本书从零开始 (四个基本子空间), 无需线性代数课程基础就可以学习。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。本书内容丰富全面, 思路新颖独特, 讲授深入浅出, 强调实际应用。 |
| 410 | $1: 2001 $a: 电子信息前沿技术丛书 |
| 500 | $1: 0$a: Linear algebra and learning from data$m: Chinese |
| 606 | $a: 机器学习$A: ji qi xue xi |
| 690 | $a: TP181$v: 5 |
| 701 | $a: 斯特朗$A: si te lang$g: (Strang, Gilbert)$4: 著 |
| 702 | $a: 马辉$A: ma hui$4: 译 |
| 801 | $a: CN$b: BUCTL$c: 20241101 |
| 905 | $d: O151.2$r: CNY138.00$e: 389 |
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