机器学习数学全书，1900 页 PDF 下载

要搞机器学习离不开数学，本文分享一本来自宾夕法尼亚大学计算机系教授 Jean Gallier 主编的面向机器学习的 “数学全书”，内容涵盖线性代数、概率统计、拓扑学、微积分、最优化理论等面向 ML 的数学知识，共计 1900 余页，快来下载收藏吧！

机器学习，特别是深度学习离不开数学，深度学习的算法和模型的搭建，都需要重要的数学工具作为支撑。不管是对机器学习研究人员，还是立志走上机器学习和 AI 研究之路的学生来说，打好坚实的数学基础是都至关重要的。

 

在现行的主要机器学习教程中，基本上都会在书中最开始给出必要的数学知识，但一般都比较简略，这些教材一般默认读者已经具备了必要的数学知识。

 

对于没有掌握这些知识的读者来说，很多人需要去学习巩固，甚至在某些学科上从零开始学习。机器学习涉及到的数学学科背景知识比较广泛，除了必须掌握的线性代数、概率统计之外，还需要拓扑学、微积分、最优化理论等学科知识。

 

宾夕法尼亚大学计算机和信息学教授 Jean Gallier 就与他人合作编撰了一部 “面向计算机和机器学习的数学全书”。这着实是本大部头，全书共计 1900 多页，涵盖了机器学习和深度学习相关的多个数学学科，包括线性代数，拓扑学、微分计算和最优化理论等。这本书的 PDF 电子版现已放出，需要的读者可以免费下载。

Jean Gallier 教授的主页：

https://www.cis.upenn.edu/~jean/

资源获取：

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防止打错，建议复制！

 

全书共分九大部分（不包括附录），共 1900 余页。以下结合总目录，对本书章节内容进行简要介绍：

 

第一部分：线性代数。本部分篇幅最长，共 23 章，750 余页

第二部分：线性与射影几何，共 3 章，170 余页。

第三部分：双线性形式几何，共 3 章，约 100 页

第四部分：Algebra: PID’s, UFD’s, NoetherianRings, Tensors, Modules over a PID, Normal Forms，共 7 章，约 280 页

第五部分：拓扑学和微积分，共 3 章，约 130 页

第六部分：最优化理论初步，共 4 章，约 60 页

第七部分：线性优化，共 4 章，约 100 页

第八部分：非线性优化，共 5 章，约 250 页

第九部分：机器学习应用，共 3 章，约 100 页

第十部分：附录，共 2 章，约 30 页

 

本书内容全面，讲解详细，有需要的读者可作为工具书使用，确实，它的页数也确实相当于一本大型工具书了。

 

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