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線性代數(數據科學實踐與Python應用)

作者：(荷)邁克·X.科恩|責編:劉慧//李樂|譯者:張文博//張麗靜
出版社：機械工業
ISBN：9787111780762

出版日期：2026/03/01
裝幀：平裝
頁數：275

人民幣：RMB 119 元售價：元

內容大鋼

本書主要介紹了向量及其應用、矩陣及其應用、矩陣的逆、正交矩陣、矩陣的QR分解和LU分解、廣義線性模型、最小二乘及其應用、特徵值分解和奇異值分解及它們的應用等內容，並提供了豐富的練習。這些練習在幫助讀者熟悉代數學基本概念和演算法的基礎上，還讓讀者使用Python程序設計語言完成一系列更為直觀的訓練。通過對電腦程序輸出結果的仔細觀察，讀者能夠對線性代數的概念和演算法理解得更為深入。此外，為方便讀者學習，本書還用專門的章節對Python的基本操作進行了介紹，這使得本書對代數學的入門者和Python程序設計語言的入門者都非常友好。

作者介紹

(荷)邁克·X.科恩|責編:劉慧//李樂|譯者:張文博//張麗靜
邁克·X.科恩是荷蘭唐德斯研究所（拉德堡德大學醫學中心）的神經科學副教授。他在科學編程、數據分析、統計學和相關主題的教學方面擁有20多年的經驗，並且已經創作了多門在線課程和教材。Mike身上有一種冷幽默感，喜歡紫色的東西。

前言
第1章  緒論
  什麼是線性代數以及為什麼要學習它？
  關於本書
  預備知識
    數學
    態度
    代碼
  數學證明與代碼直觀
  本書給出的和線上可下載的代碼
  代碼練習
  如何使用本書（面向教師和自學者）
第2章  向量，第一部分
  在NumPy中創建和可視化向量
  向量的排列有影響嗎？
    向量的幾何表示
  向量運算
    兩個向量的加法
    向量加法和減法的幾何表示
    向量-標量的乘法
    標量-向量的加法
    向量-標量乘法的幾何解釋
    轉置
    Python中的向量廣播
  向量的幅度和單位向量
  向量點積
    點積的分配律
    點積的幾何表示
  其他向量乘法
    Hadamard乘法
    外積
    叉積和三重積
  正交向量分解
  總結
  代碼練習
第3章  向量，第二部分
  向量集合
  線性加權組合
  線性無關
    線性無關的數學知識
    線性無關和零向量
  子空間和張成的空間
  基
    基的定義
  總結
  代碼練習
第4章  向量的應用
  相關性和餘弦相似度
  時間序列的濾波和特徵檢測
  k-means聚類

  代碼練習
    相關性練習
    濾波和特徵檢測練習
    k-means練習
第5章  矩陣，第一部分
  在NumPy中創建和可視化矩陣
    可視化、下標和矩陣切片
    特殊矩陣
  ……
第6章  矩陣，第二部分
第7章  矩陣的應用
第8章  矩陣逆
第9章  正交矩陣和QR分解
第10章  行簡化和LU分解
第11章  廣義線性模型和最小二乘
第12章  最小二乘的應用
第13章  特徵值分解
第14章  奇異值分解
第15章  特徵值分解和奇異值分解的應用
第16章  Python教程

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