信息学院执行院长马毅合著新书出版

近日，信息学院教授、执行院长马毅与美国约翰霍普金斯大学教授Rene Vidal、加州大学伯克利分校教授S. Shankar Sastry历经三年编撰的《Generalized Principal Component Analysis》（《广义主成分分析》）由施普格林出版社出版。

《Generalized Principal Component Analysis》主要探讨无监督学习（Unsupervised Learning）问题。该书知识结构纵向上贯穿了一百多年前的主成分分析和当今的压缩感知，横向上涵盖了代数几何、数理统计、高维数据处理、优化算法等内容，而应用部分更是涉及科学和工程的各个领域。

该书内容讲解深入浅出，是数据科学研究者的入门必备教科书。值得指出的是，该书不仅仅是纯理论的编写，还经过了三位作者的教学验证。在编撰过程中，马毅教授与另两位教授分别在我校、伊利诺伊大学厄本那香槟分校、加州大学伯克利分校和约翰霍普金斯大学等国内外大学针对本书内容开设过多次研究生课程，都取得了良好的教学效果。