图书

  • 线性代数应该这样学(第3版)

    Sheldon Axler   杜现昆   刘大艳   马晶   译

    【内容摘要】 本书强调抽象的向量空间和线性映射, 内容涉及多项式、本征值、本征向量、内积空间、迹与行列式等....

  • 程序员的数学3:线性代数

    堀玄   平冈和幸   卢晓南   译

    <内容摘要> 本书沿袭“程序员的数学”系列平易近人的风格,用通俗的语言和具象的图表深入讲解了编程中所需的线...

  • 线性代数及其应用导论

    Tom M.Apostol   沈灏   译

      本书篇幅适中, 叙述简洁, 通俗易懂, 是一本非常好的线性代数入门教材. 主要内容包括向量代数、线性空间、...

  • 线性代数应该这样学(第2版)

    Sheldon Axler   杜现昆   马晶   译

    本书强调抽象的向量空间和线性映射, 内容涉及多项式、本征值、本征向量、内积空间、迹与行列式等. 本书在...

  • 线性代数

    何立国   刘艳秋   石鸿雁   何春艳  

    本书讲述了线性代数的经典内容。涉及行列式、矩阵、向量、线性方程组、线性变换、二次型。作者按照“问题解决...

  • 线性代数及其应用(第3版修订版)

    David C.Lay   莫单玉   沈复兴   傅莺莺   译

    线性代数是处理矩阵和向量空间的数学分支,在现代科学的各个领域都有应用。本书用现代方法给出了线性代数的基...

  • 应用数值线性代数

    James W.Demmel   王国荣   译

    全书共分7章,包括引论、线性方程组求解、线性最小二乘问题、非对称特征值问题、对称特征问题和奇异值分解、...

  • 哲遠 5推荐

    《Pattern Recognition and Machine Learning》第一章

    ![enter image description here][1] 最近一直在研读Pattern Recognition and Machine Learning 这本书,因为今年九月份就要去台湾读书,但是感觉自己的数学水平实在是太糟糕,特别是我们在软件学院的,技术的学一大…...

  • 遇见数学_李想 3推荐

    【行列式】- 图解线性代数 04

    《程序员的数学: 线性代数》是让我动手制作这个系列的主要原因, 也推荐大家阅读此书. 这次我们主要做一个回顾, 再进一步将行列式的几何意义用动画展示说明. 我们说矩阵 A 可以视为一种线性变换, 所以 ![enter image description here][1] …...

  • 遇见数学_李想 2推荐

    【向量】- 图解线性代数 01

    ​​在读《程序员的数学: 线性代数》一书时候, 启发很多, 就也想制作图解线性代数系列文章, 一来动手写点代码验证, 二来可以更加深刻的理解某些较为抽象的概念. 先声明一下, 这个系列并不会讨论相关的计算, 此书还有其他很多书中都不缺乏相关的练习. 因为本人水平有限, 疏忽…...

  • 遇见数学_李想 2推荐

    【线性变换/矩阵及乘法】- 图解线性代数 03

    线性变换是线性空间中的运动, 而矩阵就是用来描述这种变换的工具. 这样说还是没有直观印象, 所以还是直接看图解的动画吧. 矩阵 矩阵不仅仅只是数值的表: ![enter image description here][1] 其实表示了在该矩阵的作用下, 线性空间是怎样…...

  • 哲遠 2推荐

    Pattern Recognition and Machine Learning第四章(2)

    1、认知算法(Perceptron Algorithm) 我们这里介绍另外一个判别函数,是由Rosenblatt提出的,在模式识别的领域中占有很重要的地位,他在二类模型分类中使用,我们给出这个线性模型的形式: ![enter image description here][…...

  • 遇见数学_李想 1推荐

    【矩阵的乘积/复合变换】- 图解线性代数 05

    《程序员的数学: 线性代数》是让我动手制作这个系列的主要原因, 也推荐大家阅读此书. 矩阵向量的乘积可以理解为将一个向量应用特定的线性变换, 本次我们先看几个特殊的矩阵下的变换. 零矩阵 即所有元素都是 0 的矩阵, 记为 O . 可以用下标来表示矩阵的大小: ![…...

  • 遇见数学_李想 1推荐

    【基底 / 线性组合 / 线性无关(相关)】- 图解线性代数 02

    上一次图解微文中, 介绍了向量的概念以及加法和数乘运算, 这样就构成了线性空间. 基底 在二维线性空间中, 只要用两个特殊的向量就可以来用定位(表示)出任意向量: ![enter image description here][1] 空间中的任何向量都是可以通过缩放着…...

  • 哲遠 1推荐

    Pattern Recognition and Machine Learning 第三章(1)

    前一章中我们谈论到一个Pattern Recognition的一个数学应用基础,这一章中我们会讨论一个具体的问题,就是线性模型回归问题(Linear Models for Regression)。 在讨论这一章中,我们先讨论一个概念,叫做基础函数(basis function…...