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1、 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。

2、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。

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