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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。

内容简介

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。《机器学习线性代数基础》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。

《机器学习线性代数基础》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 。

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。

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