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□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：Python语言描述》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。
交易流程
发货方式
1、自动：在上方保障服务中标有自动发货的商品，拍下后，将会自动收到来自卖家的商品获取（下载）链接；
2、手动：未标有自动发货的的商品，拍下后，卖家会收到邮件、短信提醒，也可通过QQ或订单中的电话联系对方。
退款说明
1、描述：源码描述(含标题)与实际源码不一致的（例：描述PHP实际为ASP、描述的功能实际缺少、版本不符等）；
2、演示：有演示站时，与实际源码小于95%一致的（但描述中有"不保证完全一样、有变化的可能性"类似显著声明的除外）；
3、发货：手动发货源码，在卖家未发货前，已申请退款的；
4、服务：卖家不提供安装服务或需额外收费的（但描述中有显著声明的除外）；
5、其他：如质量方面的硬性常规问题等。
注：经核实符合上述任一，均支持退款，但卖家予以积极解决问题则除外。交易中的商品，卖家无法对描述进行修改！
注意事项
1、在未拍下前，双方在QQ上所商定的内容，亦可成为纠纷评判依据（商定与描述冲突时，商定为准）；
2、在商品同时有网站演示与图片演示，且站演与图演不一致时，默认按图演作为纠纷评判依据（特别声明或有商定除外）；
3、在没有"无任何正当退款依据"的前提下，写有"一旦售出，概不支持退款"等类似的声明，视为无效声明；
4、虽然交易产生纠纷的几率很小，但请尽量保留如聊天记录这样的重要信息，以防产生纠纷时便于网站工作人员介入快速处理。
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