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商品簡介
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數學是機器學習繞不開的基礎知識，傳統教材的風格偏重理論定義和運算技巧，想以此高效地打下機器學習的數學基礎，針對性和可讀性並不佳。本書以機器學習涉及的線性代數核心知識為重點，進行新的嘗試和突破：從坐標與變換、空間與映射、近似與擬合、相似與特徵、降維與壓縮這5個維度，環環相扣地展開線性代數與機器學習算法緊密結合的核心內容，並分析推薦系統和圖像壓縮兩個實踐案例，在介紹完核心概念後，還將線性代數的應用領域向函數空間和複數域中進行拓展與延伸；同時極力避免數學的晦澀枯燥，充分挖掘線性代數的幾何內涵，並以Python語言為工具進行數學思想和解決方案的有效實踐。
本書適合實踐於數據分析、信號處理等工程領域的讀者，也適合在人工智能、機器學習領域進行理論學習和實踐，希望築牢數學基礎的讀者，以及正在進行線性代數課程學習的讀者閱讀。
本書適合實踐於數據分析、信號處理等工程領域的讀者，也適合在人工智能、機器學習領域進行理論學習和實踐，希望築牢數學基礎的讀者，以及正在進行線性代數課程學習的讀者閱讀。
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