值得期待的MIT-Gilbert Strang新书：《线性代数与数据学习》(内容覆盖深度学习，有样章)

【导读】MIT教授Gilbert Strang最近的书籍《线性代数与数据学习》（

Linear Algebra and Learning from Data）将在近期发行。让我们先来一睹这本“硬核”书籍的部分内容。

作者介绍

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William Gilbert Strang

William Gilbert Strang，美国数学家，在有限元理论、变分法、小波分析和线性代数等方面皆有研究贡献。他对数学教育做出了许多贡献，包括出版七本数学教科书和专著。斯特朗现任麻省理工学院数学系MathWorks讲座教授。主要讲授课程为线性代数入门(Introduction to Linear Algebra，18.06)和计算科学与工程(Computational Science and Engineering，18.085)，这些课程都可在麻省理工学院开放式课程中免费学习。

书籍介绍

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线性代数、概率、统计和优化都是机器学习的数学基础。关于数学内容的一些章节，会比神经网络结构的介绍早一些，当然了，这对描述和理解目标函数大有益处。

目录

书籍完整版将在一月中旬与大家见面，Gilbert Strang教授给出了书籍的一些介绍和部分样章。关于本书资料下载↓↓↓↓↓

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原文链接：http://math.mit.edu/~gs/learningfromdata/#contents

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