Springer Linear Algebra and Optimization for Machine Learning — A Textbook

Produktbeschreibung

Dieses Fachbuch vermittelt zentrale mathematische Grundlagen, die im maschinellen Lernen eine wesentliche Rolle spielen. Es vereint lineare Algebra und Optimierung als zwei eng miteinander verknüpfte Kernkomponenten, die für das Verständnis von ML-Algorithmen grundlegend sind. Strukturierte Kapitel führen von theoretischen Konzepten wie Vektorräumen, Matrizenoperationen und Eigenwertproblemen hin zu Optimierungstechniken, Gradientenmethoden und Konvergenzanalysen. Konkrete Anwendungen im maschinellen Lernen beleuchten, wie Modelle trainiert, Regularisierung eingesetzt und Lernprozesse stabilisiert werden. Die Darstellung zielt darauf ab, Leserinnen und Leser mit mathematischer Fundierung zu befähigen, ML-Modelle besser zu analysieren, zu verstehen und zu entwickeln. Durch Beispiele, Diskussionen und Übungen wird der Praxisbezug betont, ohne die theoretische Tiefe zu vernachlässigen. Der Text richtet sich an Studierende, Forschende und Fachleute, die eine solide Brücke zwischen Linearer Algebra, Optimierung und ML suchen und ihr Verständnis auf formale Weise vertiefen möchten.