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【顶级资源】掌握线性代数为机器学习打下坚实基础!

量化投资与机器学习 • 11 月前 • 151 次点击  


量化投资与机器学习

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开工大吉


线性代数是数学领域,也是机器学习领域重要的支柱。对于初学者来说,要想学好机器学习,线性代数的掌握是必不可少的,也可以说是十分十分重要的。


春节后的第一天,公众号特此为大家分享一份这样的顶级学习清单。希望大家在新的一年里,学业有成,事业更旺。同时也感谢大家对公众号一直以来的支持与厚爱!

维基百科


一些高层次的学习网页:


  • 线性代数

https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_algebra


  • 矩阵(数学)

https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_(mathematics)


  • 矩阵分解

https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_decomposition


  • 线性代数主题列表

https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_linear_algebra_topics


书籍教程

所有书籍,编辑部费劲千辛万苦给大家都下载好了。

文末获取


  • Introduction to Linear Algebra, Fifth Edition, Gilbert Strang, 2016.


  • Linear Algebra Done Right, Third Edition, 2015.



  • No Bullshit Guide To Linear Algebra, Ivan Savov, 2017.

  • Matrix Computations, Gene Golub and Charles Van Loan, 2012.

  • Numerical Linear Algebra with Applications: Using MATLAB.


  • Numerical Linear Algebra with Applications Using MATLAB.



  • Applied Multivariate Statistical Analysis, Richard Johnson and Dean Wichern, 2012.



  • Linear Algebraand Its Applications David C. Lay, 2016.



  • ADVANCED LINEAR ALGEBRA NICHOLAS LOEHR, Virginia Polytechnic Institute and State University Blacksburg, USA, 2014.

  • Elementary Linear Algebra, 8e, Ron Larson, 2017.

  • 还有更多优秀的免费在线图书。 在维基百科上查看线性代数页面的末尾,可以看到更多的书籍列表。

https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_algebra#Further_reading



大学课程


现在许多大学课程提供PDF版本的讲义幻灯片,笔记和阅读材料。 有些甚至提供预先录制的视频讲座,这是非常宝贵的。


美国顶尖学校推荐的一些课程包括:


  • MIT的线性代数——Gilbert Strang

https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/index.htm

  • The Matrix in Computer Science at Brown by Philip Klein

http://cs.brown.edu/courses/cs053/current/index.htm


  • Computational Linear Algebra for Coders at University of San Francisco by Rachel Thomas.

https://github.com/fastai/numerical-linear-algebra/



在线课程


  • Linear Algebra on Khan Academy

https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra


  • Linear Algebra: Foundations to Frontiers on edX

https://www.edx.org/course/laff-linear-algebra-foundations-to-frontiers



问答平台


考虑到当前有大量的问答平台,有很多地方可以在线提出有关线性代数的问题。


以下是推荐的最热门的平台,供大家参考学习:


  • Linear Algebra tag on the Mathematics Stack Exchange

https://math.stackexchange.com/?tags=linear-algebra


  • Linear Algebra tag on Cross Validated

https://stats.stackexchange.com/questions/tagged/linear-algebra


  • Linear Algebra tag on Stack Overflow

https://stackoverflow.com/questions/tagged/linear-algebra



  • Linear Algebra on Quora

https://www.quora.com/topic/Linear-Algebra


  • Math Subreddit

https://www.reddit.com/r/math/


NumPy资源


在Python中实现线性代数时,您可能需要NumPy的帮助。


  • NumPy Reference

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/


  • NumPy Array Creation Routines

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.array-creation.html


  • NumPy Array Manipulation Routines

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.array-manipulation.html


  • NumPy Linear Algebra

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.linalg.html


  • SciPy Linear Algebra

https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/linalg.html


声明:本文来自Jason Brownlee和编辑部综合整理。未经允许,禁止转载!



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