Gilbert Strang《Linear Algebra and Learning from Data》线性代数与数据科学应用分析
如果你对线性代数和数据科学感兴趣，Gilbert Strang 的《Linear Algebra and Learning from Data》绝对是一本值得一读的好书。书中详细了矩阵运算、特征值分解、奇异值分解（SVD）、主成分（PCA）等技术，适合那些有一定数学基础的同学。你会学到如何将线性代数应用到机器学习和数据科学中，是在神经网络和深度学习方面的应用。如果你是研究人员或者数据科学爱好者，书中的优化算法、压缩感知等内容会给你不少启发哦。最重要的是，书里得挺清晰的，结合实际案例学习效果会更好。
作为补充，书中提到的技术也有不少实用的代码资源可以参考。比如，JAMA 线性代数库、NumPy 矩阵与线性代数运算，这些都能你快速实现相关算法。
嗯，如果你是数据科学相关领域的学生或者工程师，这本书一定会给你带来大的。结合代码实现，理解这些概念会更深入！
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