机器学习线性代数基础：Python语言描述 PDF下载

作者: 张雨萌

出版社: 北京大学出版社

出版时间: 2019/9/1

ISBN: 9787301306017

简介
数学是机器学习绕不的基础知识，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，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语言为工具行数学思想和解决方案的有效实践。 《机器学习线性代数基础：Python语言描述》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、机器学习领域行理论学习和实践，希望筑牢数学基础的读者，以及正在行线性代数课程学习的读者阅读。
【推荐语】
传统教材的不足：传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧，想以此高效地下机器学习的数学基础，针对性和可读性并不佳。 《机器学习线性代数基础：Python语言描述》的优势：本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重，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，环环相扣地展线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容。
【作者】
张雨萌，毕业于清华大学计算机系，长期从事人工智能领域相关研究工作。