--- type: product schema_version: "1.0" canonical_url: "https://tw.bid.yahoo.com/item/101537334628" item_id: "101537334628" title: "【大享】AI時代Math元年：用Python全精通矩陣及線性代數(第二版）9786267757086深智DM2559" condition: "全新品" currency: "TWD" current_price: 960 stock_status: "in_stock" seller: id: "Y1239803676" name: "電腦圖書專業門市" images: - url: "https://img.yec.tw/ob/image/32b48a71-9e1e-46ac-9c82-ba61e38c4ff4.jpg" role: "main" alt: "商品主圖" category_id: "2092073795" category_name: "程式語言" breadcrumb: - id: "3994318" name: "圖書/影音/文具" url: "/tw/%E5%9C%96%E6%9B%B8-%E5%BD%B1%E9%9F%B3-%E6%96%87%E5%85%B7-3994318-category.html" - id: "2092064185" name: "圖書與雜誌" url: "/tw/%E5%9C%96%E6%9B%B8%E8%88%87%E9%9B%9C%E8%AA%8C-2092064185-category.html" - id: "2092073792" name: "電腦/網路" url: "/tw/%E9%9B%BB%E8%85%A6-%E7%B6%B2%E8%B7%AF-2092073792-category.html" - id: "2092073795" name: "程式語言" url: "/tw/%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E8%AA%9E%E8%A8%80-2092073795-category.html" observed_at: "2026-09-30T09:02:40.569Z" --- # 【大享】AI時代Math元年：用Python全精通矩陣及線性代數(第二版）9786267757086深智DM2559 ## 價格 目前價格：NT$960 原價：NT$1280.00 庫存狀態：有庫存 可售數量：5 資料時間：2026-09-30T09:02:40.569Z ## 分類 分類名稱：程式語言 分類路徑： 圖書/影音/文具 > 圖書與雜誌 > 電腦/網路 > 程式語言 ## 商品狀態 商品狀態：全新品 ## 賣家資訊 賣場名稱：電腦圖書專業門市 賣家 ID：Y1239803676 ## 商品描述 AI時代Math元年：用Python全精通矩陣及線性代數（二版） 作者： 姜偉生 ISBN：9786267757086 出版社：深智數位 定價：1280元 目錄 第1章 不止向量1.1有資料的地方，必有矩陣1.2有矩陣的地方，更有向量1.3有向量的地方，就有幾何1.4有幾何的地方，皆有空間1.5有資料的地方，定有統計第2章 向量運算2.1向量：多面手2.2行向量、列向量2.3向量長度：模，歐氏距離，L2範數2.4加減法：對應位置元素分別相加減2.5純量乘法：向量縮放2.6向量內積：結果為純量2.7向量夾角：反餘弦2.8餘弦相似度和餘弦距離 2.9向量積：結果為向量 2.10逐項積：對應元素分別相乘 2.11張量積：張起網格面 第3章 向量範數3.1Lp範數：L2範數的推廣 3.2Lp範數和超橢圓的聯繫 3.3L1範數：旋轉正方形 3.4L2範數：正圓 3.5L∞範數：正方形 3.6再談距離度量 第4章 矩陣4.1矩陣：一個不平凡的表格 4.2矩陣形狀：每種形狀都有特殊用途 4.3基本運算：加減和純量乘法 4.4廣播原則 4.5矩陣乘法：線性代數的運算核心 4.6兩個角度解剖矩陣乘法 4.7轉置：繞主對角線鏡像 4.8矩陣逆：「相當於 」除法運算 4.9跡：主對角元素之和 4.10逐項積：對應元素相乘 4.11行列式：將矩陣映射到純量值 第5章 矩陣乘法5.1矩陣乘法：形態豐富多樣 5.2向量和向量 5.3再聊全1列向量 5.4矩陣乘向量：線性方程式組 5.5向量乘矩陣乘向量：二次型 5.6方陣次方陣：矩陣分解 5.7對角陣：批次縮放 5.8置換矩陣：調換元素順序 5.9矩陣乘向量：映射到一維 5.10矩陣乘矩陣：映射到多維 5.11長方陣：奇異值分解、格拉姆矩陣、張量積 5.12愛因斯坦求和約定 5.13矩陣乘法的幾個雷區第6章 分塊矩陣6.1分塊矩陣：橫平垂直切豆腐6.2矩陣乘法第一角度：純量積展開 6.3矩陣乘法第二角度：外積展開 6.4矩陣乘法更多角度：分塊多樣化 6.5分塊矩陣的逆 6.6克羅內克積：矩陣張量積 第7章 向量空間7.1向量空間：從直角座標系說起7.2給向量空間塗顏色：RGB色卡 7.3張成空間：線性組合紅、綠、藍三原色 7.4線性無關：紅色和綠色，調不出青色 7.5非正交基底：青色、品紅、黃色 7.6基底轉換：從紅、綠、藍，到青色、品紅、黃色 第8章 幾何變換8.1線性變換：線性空間到自身的線性映射 8.2平移：仿射變換，原點變動 8.3縮放：對角陣 8.4旋轉：行列式值為1 8.5鏡像：行列式值為負 8.6投影：降維操作 8.7再談行列式值：幾何角度第9章 正交投影9.1純量投影：結果為純量 9.2向量投影：結果為向量 9.3正交矩陣：一個規範正交基底 9.4規範正交基底性質 9.5再談鏡像：從投影角度 9.6格拉姆-施密特正交化 9.7投影角度看回歸 第10章 資料投影10.1從一個矩陣乘法運算說起 10.2二次投影 + 層層疊加 10.3二特徵資料投影：標準正交基底 10.4二特徵資料投影：規範正交基底 10.5四特徵資料投影：標準正交基底 10.6四特徵資料投影：規範正交基底 10.7資料正交化 第11章 矩陣分解11.1矩陣分解：類似因式分解 11.2LU分解：上下三角 11.3Cholesky分解：適用於正定矩陣 11.4QR分解：正交化 11.5特徵值分解：刻畫矩陣映射的特徵 11.6奇異值分解：適用於任何實數矩陣 第12章 Cholesky分解12.1Cholesky分解 12.2正定矩陣才可以進行Cholesky分解 12.3幾何角度：開合 12.4幾何變換：縮放 → 開合 12.5推廣到三維空間 12.6從格拉姆矩陣到相似度矩陣 第13章 特徵值分解13.1幾何角度看特徵值分解 13.2旋轉 → 縮放 → 旋轉 13.3再談行列式值和線性變換 13.4對角化、譜分解 13.5聊聊特徵值 13.6特徵值分解中的複數現象 第14章 深入特徵值分解14.1方陣開方 14.2矩陣指數：冪級數的推廣 14.3費氏數列：求通項式 14.4馬可夫過程的平穩狀態 14.5瑞利商 14.6再談橢圓：特徵值分解 第15章 奇異值分解15.1幾何角度：旋轉 → 縮放 → 旋轉 15.2不同類型SVD分解 15.3左奇異向量矩陣U 15.4右奇異向量矩陣V15.5兩個角度：投影和資料疊加 第16章 深入奇異值分解16.1完全型：U為方陣 16.2經濟型：S去掉零矩陣，變方陣 16.3緊湊型：非滿秩 16.4截斷型：近似 16.5資料還原：層層疊加 16.6估計與誤差：截斷型SVD 16.7正交投影：資料正交化 ## 圖片 | 類型 | 圖片 URL | 說明 | |---|---|---| | 主圖 | https://img.yec.tw/ob/image/32b48a71-9e1e-46ac-9c82-ba61e38c4ff4.jpg | 商品主圖 | ## 運送與付款 運送方式： | 方式 | 費用 | |---|---:| | 郵局掛號 | 免運費 | | 7-ELEVEN取貨付款 | 免運費 | | 萊爾富取貨付款 | 免運費 | 付款方式： - ATM轉帳 - 萊爾富取貨付款 - 7-ELEVEN取貨付款 ## 退換貨政策 依照消費者保護法規定，網購商品享有七天猶豫期（非試用期），特殊商品除外。 ## Canonical URL https://tw.bid.yahoo.com/item/101537334628