数据科学中矩阵方法的文献综述
数值分析
2021-04-20 v2 机器学习
数值分析
摘要
高效数值线性代数几乎是全部科学和工业学科中许多应用的核心要素。通过本综述,我们想说明数值线性代数在过去和现在都发挥着关键作用,促成并改进数据科学计算,且许多新发展由数据和计算资源的可用性所推动。我们强调各种不同分解的作用以及改变数据表示形式的威力,并讨论随机算法、矩阵函数和 high-dimensional 问题等主题。我们简要提及数值线性代数技术在深度学习中的应用作用。
引用
@article{arxiv.1912.07896,
title = {A literature survey of matrix methods for data science},
author = {Martin Stoll},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.07896},
year = {2021}
}