Linear algebra and learning from data
Gilbert Strang
Bok · Engelsk · 2019
| Omfang | XIII, 432 sider : figurer
|
|---|---|
| Opplysninger | "This book aims to explain the mathematics on which data science depends: Linear algebra, optimization, probability and statistics. The weights in the leaning function go into matrices. Those weights are optimized by "stochastic gradient descent". That word stochastic (= random) is a signal that success is governed by probability not certainty. The law of large numbers extends to the law of large functions: If the architecture is well designed and the parameters are well computed, there is a high probability of success." - Side viii
|
| Emner | |
| Dewey | |
| ISBN | 978-069219638-0
|
- Forsvarets forskningsinstitutt: Biblioteket har 0 av 0 ledig (Oppdaterer)
- NTNU Universitetsbiblioteket: Teknologibiblioteket har 0 av 0 ledig (Oppdaterer)
- UiO : Universitetsbiblioteket: Realfagsbiblioteket har 0 av 0 ledig (Oppdaterer)
- Universitetsbiblioteket i Agder: Grimstad har 0 av 0 ledig (Oppdaterer)
- Universitetsbiblioteket i Bergen: Bibliotek for naturvitenskap og teknologi har 0 av 0 ledig (Oppdaterer)