機器學習數(shù)學全書，1900 頁 PDF 下載

要搞機器學習離不開數(shù)學，本文分享一本來自賓夕法尼亞大學計算機系教授Jean Gallier主編的面向機器學習的“數(shù)學全書”，內容涵蓋線性代數(shù)、概率統(tǒng)計、拓撲學、微積分、最優(yōu)化理論等面向ML的數(shù)學知識，共計1900余頁，快來下載收藏吧！來與 AI 大咖一起參與討論吧～

機器學習，特別是深度學習離不開數(shù)學，深度學習的算法和模型的搭建，都需要重要的數(shù)學工具作為支撐。不管是對機器學習研究人員，還是立志走上機器學習和AI研究之路的學生來說，打好堅實的數(shù)學基礎是都至關重要的。

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在現(xiàn)行的主要機器學習教程中，基本上都會在書中最開始給出必要的數(shù)學知識，但一般都比較簡略，這些教材一般默認讀者已經(jīng)具備了必要的數(shù)學知識。

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對于沒有掌握這些知識的讀者來說，很多人需要去學習鞏固，甚至在某些學科上從零開始學習。機器學習涉及到的數(shù)學學科背景知識比較廣泛，除了必須掌握的線性代數(shù)、概率統(tǒng)計之外，還需要拓撲學、微積分、最優(yōu)化理論等學科知識。

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賓夕法尼亞大學計算機和信息學教授Jean Gallier就與他人合作編撰了一部“面向計算機和機器學習的數(shù)學全書”。這著實是本大部頭，全書共計1900多頁，涵蓋了機器學習和深度學習相關的多個數(shù)學學科，包括線性代數(shù)，拓撲學、微分計算和最優(yōu)化理論等。這本書的PDF電子版現(xiàn)已放出，需要的讀者可以免費下載。

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全書共分九大部分（不包括附錄），共1900余頁。以下結合總目錄，對本書章節(jié)內容進行簡要介紹：

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第一部分：線性代數(shù)。本部分篇幅最長，共23章，750余頁

第二部分：線性與射影幾何，共3章，170余頁。

第三部分：雙線性形式幾何，共3章，約100頁

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

第五部分：拓撲學和微積分，共3章，約130頁

第六部分：最優(yōu)化理論初步，共4章，約60頁

第七部分：線性優(yōu)化，共4章，約100頁

第八部分：非線性優(yōu)化，共5章，約250頁

第九部分：機器學習應用，共3章，約100頁

第十部分：附錄，共2章，約30頁

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本書內容全面，講解詳細，有需要的讀者可作為工具書使用，確實，它的頁數(shù)也確實相當于一本大型工具書了。

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