機(jī)器學(xué)習(xí)線性代數(shù)基礎(chǔ)（Python語言描述）

　　數(shù)學(xué)是機(jī)器學(xué)習(xí)繞不開的基礎(chǔ)知識，傳統(tǒng)教材的風(fēng)格偏重理論定義和運(yùn)算技巧，想以此高效地打下機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，針對性和可讀性并不佳。本書以機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的線性代數(shù)核心知識為重點(diǎn)，進(jìn)行新的嘗試和突破：從坐標(biāo)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(jī)器學(xué)習(xí)算法緊密結(jié)合的核心內(nèi)容，并分析推薦系統(tǒng)和圖像壓縮兩個實(shí)踐案例，在介紹完核心概念后，還將線性代數(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域向函數(shù)空間和復(fù)數(shù)域中進(jìn)行拓展與延伸；同時極力避免數(shù)學(xué)的晦澀枯燥，充分挖掘線性代數(shù)的幾何內(nèi)涵，并以Python語言為工具進(jìn)行數(shù)學(xué)思想和解決方案的有效實(shí)踐?！　稒C(jī)器學(xué)習(xí)線性代數(shù)基礎(chǔ)：Python語言描述》適合實(shí)踐于數(shù)據(jù)分析、信號處理等工程領(lǐng)域的讀者，也適合在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域進(jìn)行理論學(xué)習(xí)和實(shí)踐，希望筑牢數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的讀者，以及正在進(jìn)行線性代數(shù)課程學(xué)習(xí)的讀者閱讀。

　　張雨萌，畢業(yè)于清華大學(xué)計算機(jī)系，長期從事人工智能領(lǐng)域相關(guān)研究工作。