{"type":"product","schema_version":"1.0","item_id":"101540762052","canonical_url":"https://tw.bid.yahoo.com/item/101540762052","title":"益大資訊~AI時代Math元年 : 用Python全精通矩陣及線性代數9786267383407深智DM2419","subtitle":null,"condition":"全新品","currency":"TWD","observed_at":"2026-10-07T03:55:57.962Z","current_price":960,"original_price":"1280.00","stock_status":"in_stock","available_quantity":10,"sold_quantity":0,"seller":{"id":"Y1221244390","name":"益大資訊電腦圖書專賣店","positive_rate":null,"rating_count":null},"images":[{"url":"https://img.yec.tw/ob/image/badc184e-9c00-4a12-b711-6385e903e815.jpg","role":"main","alt":"商品主圖","width":null,"height":null}],"description":"益大資訊~AI時代Math元年 : 用Python全精通矩陣及線性代數9786267383407深智DM2419\n\n作者： 姜偉生\n\n出版社：深智數位\n\n定價：1280元\n\n全書分為以下幾個部分：向量：從資料、矩陣、向量、幾何、空間開始談起，包括向量運算，範數等基本定理。接下來談到矩陣，把矩陣所有的性質(四則運算、表格、秩等)說明清楚，更有重要的內外積等。第三部分談的是向量，包括座標系、各種變換、維度、行列視，投影、正交、基等性質。第四部分談的是矩陣分解，實作了包括LU、Cholesky、QR，特徵/奇異值分解。第五部分就是談到空間的微積分，如多元函式、偏導、梯度、方向微分、泰勒展開等。也說明了拉格朗日乘子等。第六部分說明了空間幾何，包括直線、超平面、圓錐曲線等。也說明了曲面和正定性等問題。最後一部分則整理了前面所有觀念，發展至資料統計、SVD分解、機器學習、線性迴歸及PCA原理。搭配本書系其它書籍，相信AI的數學，對你來說只會是開心而不是阻礙\n\n目錄\n\n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3.1   Lp範數：L2範數的推廣     3.2   Lp範數和超橢圓的聯繫     3.3   L1範數：旋轉正方形     3.4   L2範數：正圓     3.5   L∞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  ...","shipping_methods":[{"name":"郵局掛號","fee":0,"currency":"TWD"},{"name":"7-ELEVEN取貨付款","fee":0,"currency":"TWD"},{"name":"萊爾富取貨付款","fee":0,"currency":"TWD"},{"name":"面交/自取/不寄送","fee":0,"currency":"TWD"}],"lowest_shipping_fee":null,"payment_methods":["ATM轉帳","萊爾富取貨付款","7-ELEVEN取貨付款"],"category_id":"21700","category_name":"其他","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":"21700","name":"其他","url":"/tw/%E5%85%B6%E4%BB%96-21700-category.html"}],"view_count":0,"watch_count":0}