你是否听说过，学习机器学习之前需要打好数学基础？然而，面对众多的数学知识，很多人不知道从何入手，也不知道如何系统地学习。

不用担心，这里有一本全面的机器学习数学指南，可以帮助你系统掌握所需的数学知识。这本书由宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系的教授编写，内容详尽且丰富，涵盖了从基础到高级的数学知识。

这本书包含九个章节，共1962页的内容，涉及线性代数、仿射几何、拓扑学、微积分以及优化理论等多个领域。书中不仅有详细的讲解，还有丰富的习题供读者练习。

以下是本书的主要内容： - 线性代数：包括向量空间、基底和线性映射等内容。 - 仿射和射影几何：介绍了几何学的基本概念。 - 双线性形式的几何：讨论了不同类型的几何变换。 - 代数：涵盖了主理想整环、唯一分解整环、诺特环、张量、模论和范式等主题。 - 拓扑学和微积分：介绍了连续性和极限等概念。 - 优化理论：包括线性和非线性优化方法。 - 机器学习的应用：展示了数学在机器学习中的具体应用。

作者特别指出，在基本代数结构部分，重点是向量空间。每一章都配有总结和习题，方便读者巩固所学知识。例如，在线性代数部分，作者详细解释了向量空间的概念、向量的线性组合、线性相关性和线性独立性等26个关键概念，并提供了21道课后习题。

虽然内容庞大，但这份“百科全书”确实能让人既惊喜又感到挑战。有网友表示，很难想象如何完全学完这本书，但作为参考资料是非常有价值的。

本书的作者是宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系的教授Jean Gallier和Jocelyn Quaintance。Jean Gallier教授的研究领域包括计算机视觉和计算机图形学，同时也在宾夕法尼亚大学数学系任教。

如果你有兴趣深入学习机器学习相关的数学知识，可以免费下载这本书的PDF版本：

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