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机器 学习 线性代数基础：Python 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语言为工具进行数学 思想 和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 。

作者简介:
张雨萌，毕业于清华 大学 计算机 系，现就职于 中国 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。

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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