Linear Algebra and Optimization for Machine Learning: A Textbook
Language: English
Published by Springer, 2021
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516 Seiten; 9783030403461.2 Gewicht in Gramm: 2.
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- Title
- Linear Algebra and Optimization for Machine Learning: A Textbook
- Author
- Aggarwal Charu, C.:
- Publisher
- Springer
- Publication year
- 2021
- Condition
- Sehr gut
- Binding
- paperback
- Language
- English
- ISBN 10
- 3030403467
- ISBN 13
- 9783030403461
- Item weight
- 2 grams
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- Varia
This textbook introduces linear algebra and optimization in the context of machine learning. Examples and exercises are provided throughout the book. A solution manual for the exercises at the end of each chapter is available to teaching instructors. This textbook targets graduate level students and professors in computer science, mathematics and data science. Advanced undergraduate students can also use this textbook. The chapters for this textbook are organized as follows:
1. Linear algebra and its applications: The chapters focus on the basics of linear algebra together with their common applications to singular value decomposition, matrix factorization, similarity matrices (kernel methods), and graph analysis. Numerous machine learning applications have been used as examples, such as spectral clustering, kernel-based classification, and outlier detection. The tight integration of linear algebra methods with examples from machine learning differentiates this book from generic volumes on linear algebra. The focus is clearly on the most relevant aspects of linear algebra for machine learning and to teach readers how to apply these concepts.
2. Optimization and its applications: Much of machine learning is posed as an optimization problem in which we try to maximize the accuracy of regression and classification models. The "parent problem" of optimization-centric machine learning is least-squares regression. Interestingly, this problem arises in both linear algebra and optimization, and is one of the key connecting problems of the two fields. Least-squares regression is also the starting point for support vector machines, logistic regression, and recommender systems. Furthermore, the methods for dimensionality reduction and matrix factorization also require the development of optimization methods. A general view of optimization in computational graphs is discussed together with its applications to back propagation in neural networks.
A frequent challenge faced by beginners in machine learning is the extensive background required in linear algebra and optimization. One problem is that the existing linear algebra and optimization courses are not specific to machine learning; therefore, one would typically have to complete more course material than is necessary to pick up machine learning. Furthermore, certain types of ideas and tricks from optimization and linear algebra recur more frequently in machine learning than other application-centric settings. Therefore, there is significant value in developing a view of linear algebra and optimization that is better suited to the specific perspective of machine learning.
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About the Author
Charu C. Aggarwal is a Distinguished Research Staff Member (DRSM) at the IBM T. J. Watson Research Center in Yorktown Heights, New York. He completed his undergraduate degree in Computer Science from the Indian Institute of Technology at Kanpur in 1993 and his Ph.D. in Operations Research from the Massachusetts Institute of Technology in 1996. He has published more than 400 papers in refereed conferences and journals and has applied for or been granted more than 80 patents. He is author or editor of 19 books, including textbooks on data mining, neural networks, machine learning (for text), recommender systems, and outlier analysis. Because of the commercial value of his patents, he has thrice been designated a Master Inventor at IBM. He has received several internal and external awards, including the EDBT Test-of-Time Award (2014), the IEEE ICDM Research Contributions Award (2015), and the ACM SIGKDD Innovation Award (2019). He has served as editor-in-chief of the ACM SIGKDD Explorations, and is currently serving as an editor-in-chief of the ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data. He is a fellow of the SIAM, ACM, and the IEEE, for "contributions to knowledge discovery and data mining algorithms."
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(2) Die allgemeinen Geschäftsbedingungen gelten in der jeweiligen, zum Zeitpunkt des Vertragsschlusses aktuellen Fassung. Je nach Endgerät des Kunden kann dieses Dokument ausgedruckt und/oder gespeichert ("Datei speichern unter") werden.
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(5) Kann Studibuch das Angebot des Kunden nicht annehmen, wird der Kunde anstelle der Annahme der Bestellung über die Nichtverfügbarkeit informiert. Bereits erbrachte Gegenleistungen des Kunden werden unverzüglich erstattet.
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(5) Der Kunde ist zur Aufrechnung nur berechtigt, sofern und soweit seine Gegenansprüche rechtskräftig festgestellt, unbestritten oder von Studibuch anerkannt sind. Zur Ausübung eines Zurückbehaltungsrechts ist der Kunde nur befugt, wenn sein Gegenanspruch auf demselben Kaufvertrag beruht.
§ 4 Kundenrezensionen
Verfasst der Kunde eine Kundenrezension, ist Studibuch berechtigt, diesen Text über alle Kanäle, z.B. Webshop, eReader, und Social Media Auftritte der Studibuch GmbH anzuzeigen. Studibuch behält sich vor, eine Rezension nicht oder nur für einen begrenzten Zeitraum und, soweit dies aus rechtlichen Gründen geboten ist (z.B. bei Verletzung von Persönlichkeitsrechten), gekürzt anzuzeigen. Kundenrezensionen geben ausschließlich die Meinung der Kunden wieder und stimmen nicht unbedingt mit der Auffassung von Studibuch überein.
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§ 5 Gewährleistung
(1) Studibuch wird für Mängel im Rahmen der gesetzlichen Bestimmungen einstehen.
(2) Bei Verträgen mit Verbrauchern gemäß § 13 BGB, d.h. die Bestellung kann weder einer gewerblichen noch selbständigen beruflichen Tätigkeit des Kunden zugeordnet werden, beträgt die Gewährleistungsfrist 2 Jahre ab Ablieferung der Ware. Bei Bestellungen von Kunden, die gemäß § 14 BGB Unternehmer sind, ist die Gewährleistungsfrist auf ein Jahr beschränkt.
§ 6 Haftung
Studibuch schließt die Haftung für leicht fahrlässige Pflichtverletzungen aus, sofern
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§ 7 Datenschutz
Studibuch verpflichtet sich, die personenbezogenen Daten der Kunden nach den datenschutzrechtlichen Bestimmungen (insbesondere BDSG und TMG) vertraulich zu behandeln.
§ 8 Streitschlichtung
Ab dem 15. Februar 2016 stellt die EU-Kommission eine Plattform für außergerichtliche Streitschlichtung bereit. Verbrauchern gibt dies die Möglichkeit, Streitigkeiten im Zusammenhang mit Ihrer Online-Bestellung zunächst ohne die Einschaltung eines Gerichts zu klären. Die Streitbeilegungs-Plattform ist unter dem externen Link http://ec.europa.eu/consumers/odr/ erreichbar. In diesem Zusammenhang sind wir gesetzlich verpflichtet, Sie auf unsere E-Mail-Adresse hinzuweisen. Diese lautet: info@studibuch.de.
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