linear-algebra

Eine Sammlung von Algorithmen und Datenstrukturen

Sammlung von Tools zum Bereitstellen und Trainieren von Deep-Learning-Modellen mit der JVM. Zu den Highlights gehören der Modellimport für Keras, TensorFlow und ONNX/PyTorch, eine modulare und kompakte C++-Bibliothek zur Ausführung von mathematischem Code sowie eine Java-basierte Mathe-Bibliothek auf Basis der C++-Kernbibliothek. Enthält zudem SameDiff: eine PyTorch/TensorFlow-ähnliche Bibliothek zum Ausführen von Deep Learning...

MIT Deep-Learning-Buch im PDF-Format (vollständig und in Teilen) von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville

Kostenloses Online-Lehrbuch aus Jupyter-Notebooks für den Computational-Linear-Algebra-Kurs von fast.ai

Book_4_ „Matrix Power“ | Iris-Buch: Von der Arithmetik zum Machine Learning; Jetzt erhältlich!

Detaillierter und maßgeschneiderter Leitfaden für Bachelor-Studierende oder alle, die mit einem soliden Fundament tief in den Bereich der KI eintauchen möchten.

Book_3_„Math Elements“ | Iris-Blumen-Buch: Von Addition und Subtraktion bis hin zu Machine Learning; veröffentlicht; Korrekturen sind weiterhin willkommen, für aktive Korrekturen gibt es Bücher als Geschenk!

Werde zu einem herausragenden KI/ML-Forscher bzw. -Ingenieur mit diesem unkonventionellen Lehrbuch, das Mathematik, Computing und ML mit Intuition vermittelt.

Statistical Machine Intelligence & Learning Engine

Eine Bibliothek für Visualisierung und Creative Coding

Ein kompletter Leitfaden, um 2026 ohne Vorkenntnisse in den Bereich Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) einzusteigen, sich zu verbessern und über die neuesten Nachrichten und modernsten Techniken auf dem Laufenden zu bleiben!

Grundlagen des Machine Learnings: Lineare Algebra, Analysis, Statistik & Informatik

Lineare-Algebra-Bibliothek für Rust.

Data-Science-Roadmap von A bis Z

Math.NET Numerics

Buch 7 „Maschinelles Lernen“ | Iris-Buch: Von Grundrechenarten zum maschinellen Lernen; Feedback und Korrekturen sind willkommen.

Bände 1 und 2 von „Lineare Algebra ist nicht schwer“ aus der Reihe „Mathematik ist nicht schwer“, 66 Themen komplett; Kritik und Korrekturen sind willkommen.

Software-Framework zur Instantiierung von BLAS-ähnlichen Bibliotheken

Vorlesungsskripte zur Linearen Algebra mit Python. Diese Reihe von Skripten führt Sie durch alle wichtigen Konzepte, die das Fundament für Data Science oder fortgeschrittene quantitative Fähigkeiten bilden.

Grundlage für lineare Algebra für die Programmiersprache Rust

CUDA-Bibliothekbeispiele

Wie NumPy, in JavaScript

Leistungsstarke, moderne Mathe-Bibliothek für PHP: Bietet deskriptive Statistik und Regressionen; stetige und diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen; lineare Algebra mit Matrizen und Vektoren, numerische Analyse; spezielle mathematische Funktionen; Algebra

LAPACK-Entwicklungsrepository

Lineare Algebra, Eigenwerte, FFT, Bessel-, elliptische und orthogonale Polynome, Geometrie, NURBS, numerische Quadratur, transfinite 3D-Interpolation, Zufallszahlen, Mersenne-Twister, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Optimierung, Differentialgleichungen.

Eine schnelle, ergonomische und portable Tensor-Bibliothek in Nim mit Fokus auf Deep Learning für CPU, GPU und eingebettete Geräte über OpenMP-, Cuda- und OpenCL-Backends

Der Tensor Algebra Compiler (taco) berechnet sparse Tensorausdrücke auf CPUs und GPUs

Owl – OCaml Scientific Computing @ https://ocaml.xyz

Fortran Standard Library

Eine Bibliothek für Lineare Algebra und Mathematik für die Computergrafik.