机器学习线性代数基础：python教程语言描述pdf百度网盘下载地址?
数学是机器学习绕不开的基础知识，传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧，想以此高效地打下机器学习的数学基础，针对性和可读性并不佳。本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点，进行新的尝试和突破：从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度，环环相扣地展开线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容，并分析推荐系统和图像压缩两个实践案例，在介绍完核心概念后，还将线性代数的应用领域向函数空间和复数域中进行拓展与延伸；同时极力避免数学的晦涩枯燥，充分挖掘线性代数的几何内涵，并以python教程语言为工具进行数学思想和捕鱼10元起上10元下的解决方案的有效实践。
本书适合实践于数据分析、信号处理等工程领域的读者，也适合在人工智能、机器学习领域进行理论学习和实践，希望筑牢数学基础的读者，以及正在进行线性代数课程学习的读者阅读。
python教程作者简介:
张雨萌，毕业于清华大学计算机系，现就职于美区舰船研究设计中心，长期从事人工智能领域相关研究工作，主要研究方向为数据分析、自然语言处理。
python教程目录:
第1章 坐标与变换：高楼平地起
第2章 空间与映射：矩阵的灵魂
第3章 近似与拟合：真相最近处
第4章 相似与特征：最佳观察角
第5章 降维与压缩：抓住主成分
第6章 实践与应用：线代用起来
第7章 函数与复数域：概念的延伸
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