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数据科学数学
2026-07-15
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Afonso S. Bandeira, Amit Singer, Thomas Strohmer
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arXiv:2607.11938v1 发布类型：新 摘要：这本书是关于数据科学的数学基础的。 1. 简介 2. 高维中的诅咒、祝福和惊喜 3. 奇异值分解和主成分分析 4. 线性回归和正则化 5. 图、网络和聚类 6. 非线性降维和扩散图 7. 通过随机投影进行线性降维 8. 数据科学优化 9. 分类 10. 深度学习的数学简介 11.图拉普拉斯算子的大样本极限 12. 群落 13. 测度集中和高斯分析 14. 矩阵集中不等式 15. 压缩感知和稀疏性 16. 低阶矩阵恢复
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