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人工智能数学基础

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江苏南京

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作者东北大学信息科学与工程学院组编

出版社机械工业出版社

ISBN9787111711483

出版时间2022-09

版次1

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

页数256页

字数390千字

定价65元

货号SC:9787111711483

上书时间2024-10-30

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商品详情

品相描述：全新: 全新正版提供发票

商品描述: 主编推荐:
介绍人工智能领域涉及的线性代数、矩阵理论、*优化、概率论、信息论以及多元统计分析等基础知识，聚焦人工智能需要的实用数学工具，从而实现对人工智能领域核心数学理论的快速掌握。
配套电子课件、习题与解答、教案、试卷等资源，方便授课与自学。
内容简介:
近年来，人工智能已经从科幻走入现实。要理解并运用人工智能技术，需要熟悉并掌握相关的数学基础知识。为此，本书整理了人工智能领域涉及的线性代数、矩阵理论、很优化、概率论、信息论以及多元统计分析等基础知识，读者可根据需求选取相应的章节进行学习。

通常，有意深入了解人工智能的读者，往往已经具备微积分和线性代数等知识储备。鉴于此，区别于同类教材，本书不再赘述这些初级知识，而是聚焦人工智能需要的实用数学工具，从而实现对人工智能领域核心数学理论的快速掌握。

本书可作为高等院校人工智能、工业智能、自动化与计算机等相关专业的本科生与研究生的教材或辅助参考书，也可作为从事相关领域的科研工作者和工程技术人员的数学基础参考书。

目录:
出版说明

前言

第1章  矩阵理论

1.1  线性空间

1.1.1  向量的运算

1.1.2  线性相关

1.1.3  基

1.1.4  直和

1.2  内积和投影

1.2.1  标准正交基

1.2.2  投影

1.2.3  格兰姆-施密特正交化方法

1.2.4  正交和

1.3  分块矩阵及其代数运算

1.3.1  分块矩阵的运算

1.3.2  分块矩阵的逆

1.3.3  初等变换下的标准形

1.4  特征根与特征向量

1.4.1  迹

1.4.2  哈密顿-凯莱定理

1.4.3  谱分解

1.4.4  幂等矩阵

1.5  对称矩阵的特征根与特征向量

1.5.1  对称矩阵的谱分解

1.5.2  对称矩阵的同时对角化

1.5.3  对称矩阵特征根的极值特性

1.6  半正定矩阵

1.6.1  同时对角化与相对特征根

1.6.2  相对特征根的极值特性

1.6.3  ATA与A，AT的关系

1.6.4  投影矩阵

1.7  矩阵的广义逆

1.7.1  A-

1.7.2  A+

1.7.3  线性方程组的解

1.7.4  投影

1.8  计算方法

1.8.1  （i，j）消去变换法

1.8.2  求对称矩阵的特征值、特征向量的雅可比法

1.9  矩阵微商

1.10  矩阵的标准形

1.10.1
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