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相信許多做機器學習研究的小夥伴都有著或多或少的數學知識方面的困擾，下面這本書是賓夕法尼亞大學計算機和信息科學系教授Jean Gallier的開源書籍，不但涵蓋了與機器學習相關數學知識的，而且對於其應用方面也做了相關介紹。
Jean Gallier，賓夕法尼亞大學計算機和信息科學系教授。主要研究方向為計算機圖形學、計算機視覺、機器人技術等。
內容簡介：
本書共分為十篇，全面系統地介紹了機器學習主要涉及的數學知識，包括：線性代數、仿射與射影幾何、雙線性形式的幾何、拓撲、微分學等等方面，適用於想要打好相關數學基礎知識的學習者們。
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為了節約大家的時間，小編愛碼士已經將這份書籍的電子版 PDF 打包好了。獲取步驟如下：
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完整目錄
第一篇：線性代數
第二篇：仿射與射影幾何
第三篇：雙線性形式的幾何
第四篇：幾何：PID、UFD、諾特環、張量、PID 上的模塊、規範形
第五篇：拓撲、微分學
第六篇：最優化理論基礎
第七篇：線性優化
第八篇：非線性優化
第九篇：機器學習方面應用
第十篇：附錄
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