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機器學習線性代數(shù)基礎：Python語言描述 
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9 7 3 8 0 7 6 3 0 0 1 1 7 讀者對象:普通讀者
數(shù)學是機器學習繞不開的基礎知識，傳統(tǒng)教材的風格偏重理論定義和運算技巧，想以此高效地打下機器學習的數(shù)學基礎，針對性和可讀性并不佳。本書以機器學習涉及的線性代數(shù)核心知識為重點，進行新的嘗試和突破：從坐標與變換、空間與映射、近似與擬合、相似與特征、降維與壓縮這5個維度，環(huán)環(huán)相扣地展開線性代數(shù)與機器學習算法緊密結合的核心內容，并分析推薦系統(tǒng)和圖像壓縮兩個實踐案例，在介紹完核心概念后，還將線性代數(shù)的應用領域向函數(shù)空間和復數(shù)域中進行拓展與延伸；同時極力避免數(shù)學的晦澀枯燥，充分挖掘線性代數(shù)的幾何內涵，并以Python語言為工具進行數(shù)學思想和解決方案的有效實踐。
本書適合實踐于數(shù)據(jù)分析、信號處理等工程領域的讀者，也適合在人工智能、機器學習領域進行理論學習和實踐，希望筑牢數(shù)學基礎的讀者，以及正在進行線性代數(shù)課程學習的讀者閱讀。
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