Linear algebra and optimization for machine learning / Aggarwal, Charu C. (2020) / 978-3-030-40346-1

Public ISBD Titre : Linear algebra and optimization for machine learning : A textbook Type de document : texte imprimé Auteurs : Aggarwal, Charu C., Auteur Editeur : Cham, Switzerland : Springer Année de publication : 2020 Importance : 1 vol. (XXI-495 p.) Présentation : couv.ill.en coul. Format : 26cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-030-40346-1 Note générale : Bibliogr. p. 483-489. Index Langues : Anglais (eng) Catégories : 51 Mathématiques :519.8 Recherche opérationnelle Tags : Algèbre linéaire  Optimisation  Apprentissage automatique  Machine learning  Intelligence artificielle  Mathématiques appliquées  Analyse matricielle  Optimisation convexe  Science des données  Manuel universitaire Index. décimale : 519.85 Résumé : 1. Linear algebra and optimization : an introduction 2. Linear transformations and linear systems 3. Eigenvectors and diagonalizable matrices 4. Optimization basics : a machine learning view 5. Advanced optimization solutions 6. Constrained optimization and duality 7. Singular value decomposition 8. Matrix factorization 9. The linear algebra of similarity 10. The linear algebra of graphs 11. Optimization in computational graphs Linear algebra and optimization for machine learning : A textbook [texte imprimé] / Aggarwal, Charu C., Auteur . - Cham, Switzerland : Springer, 2020 . - 1 vol. (XXI-495 p.) : couv.ill.en coul. ; 26cm. ISBN : 978-3-030-40346-1 Bibliogr. p. 483-489. Index Langues : Anglais (eng) Catégories : 51 Mathématiques :519.8 Recherche opérationnelle Tags : Algèbre linéaire  Optimisation  Apprentissage automatique  Machine learning  Intelligence artificielle  Mathématiques appliquées  Analyse matricielle  Optimisation convexe  Science des données  Manuel universitaire Index. décimale : 519.85 Résumé : 1. Linear algebra and optimization : an introduction 2. Linear transformations and linear systems 3. Eigenvectors and diagonalizable matrices 4. Optimization basics : a machine learning view 5. Advanced optimization solutions 6. Constrained optimization and duality 7. Singular value decomposition 8. Matrix factorization 9. The linear algebra of similarity 10. The linear algebra of graphs 11. Optimization in computational graphs

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