矩阵论——以数据挖掘与机器学习为例

Matrix Methods and Its Applications in Data Mining and Machine Learning

作者： 李荣鹏 ¹
作者单位：

1. 浙江大学
通讯作者： 李荣鹏 Email:lirongpeng@zju.edu.cn
提交时间：2025-07-19 18:20:49

摘要: 矩阵理论是一门博大精深的课程，同优化理论、图论等紧密相关，也在目前热门的人工智能中的关键要素之一。本讲义以数据挖掘和机器学习为牵引，立足于介绍矩阵论方面的的基本概念、基本原理，以及主元分析法、奇异值分解、线性方程组求解、随机梯度下降、图神经网络等基本用例，使读者能够快速了解这一交叉领域的内涵。

矩阵论研究生课程讲义数据挖掘机器学习人工智能

来自： 李荣鹏
分类： 数学 >> 数学（综合）计算机科学 >> 计算机科学技术其他学科
投稿状态： 未投稿
引用： ChinaXiv:202507.00427 (或此版本 ChinaXiv:202507.00427V1)
DOI:10.12074/202507.00427
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202507.00427
科创链TXID： 6b863d7a-8605-4b61-93ba-c912b898efac
推荐引用方式： 李荣鹏.矩阵论——以数据挖掘与机器学习为例.null.[DOI:10.12074/202507.00427] (点此复制)

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2025-07-19 18:20:49

ChinaXiv:202507.00427V1

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