Linear Algebra and Optimization for Machine Learning: A Textbook

"Linear Algebra and Optimization for Machine Learning: A Textbook" von Charu C. Aggarwal bietet eine umfassende Einführung in die grundlegenden mathematischen Konzepte, die für das Verständnis und die Anwendung von maschinellem Lernen erforderlich sind. Das Buch deckt zwei wesentliche Bereiche ab: lineare Algebra und Optimierung. Im Abschnitt über lineare Algebra werden Themen wie Vektoren, Matrizen, Determinanten, Eigenwerte und Eigenvektoren behandelt. Diese Konzepte sind entscheidend für das Verständnis vieler Algorithmen im maschinellen Lernen. Der Teil über Optimierung konzentriert sich auf Techniken zur Minimierung oder Maximierung von Funktionen, was ein zentraler Aspekt bei der Modellanpassung und dem Training von Maschinenlernmodellen ist. Dazu gehören unter anderem Gradient Descent und konvexe Optimierung. Aggarwal legt besonderen Wert auf die praktische Anwendung dieser mathematischen Grundlagen im Kontext des maschinellen Lernens und illustriert dies durch zahlreiche Beispiele und Übungen. Das Buch richtet sich sowohl an Studierende als auch an Praktiker, die ihre Kenntnisse in diesen Schlüsselbereichen vertiefen möchten, um effektivere Maschinenlernmodelle zu entwickeln.