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。
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读后感
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用户评价
我人傻钱多不怪谁，但也别欺负人行不，这书能出版简直亵渎了纸。书中错误连连，在网站上抄的代码都能出错，也是简直了。一个例子竟然是用两个不想干的例子凑成的，简直太不认真了。这位作者，咱收手吧，别误导大众了。写了一堆什么玩意儿这是，气死我了。什么阿猫阿狗都能写书，服了。
评分我人傻钱多不怪谁，但也别欺负人行不，这书能出版简直亵渎了纸。书中错误连连，在网站上抄的代码都能出错，也是简直了。一个例子竟然是用两个不想干的例子凑成的，简直太不认真了。这位作者，咱收手吧，别误导大众了。写了一堆什么玩意儿这是，气死我了。什么阿猫阿狗都能写书，服了。
评分一般般吧，有些部分讲的不清楚
评分对于系统学过线性代数和包括Numpy在内的Python的读者来说，很好地梳理了一遍线性代数的思路，并告知了读者相应的Python工具，其余就靠自己领会和阅读其他书籍了，但是读完还是希望作者能在书中包括更多的内容，比如简略的最后一章可以更加充实一点。
评分对于系统学过线性代数和包括Numpy在内的Python的读者来说，很好地梳理了一遍线性代数的思路，并告知了读者相应的Python工具，其余就靠自己领会和阅读其他书籍了，但是读完还是希望作者能在书中包括更多的内容，比如简略的最后一章可以更加充实一点。
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