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這是一本關于線性代數和矩陣理論的書。雖然它是獨立的，但它最適合那些已經接觸過線性代數的人。我們還假設讀者已經學過微積分。然而，有些可選主題需要更多的分析。我認為線性代數可能是本科數學課程中討論的最重要的主題。這樣做的部分原因是它有助于統一這么多不同的主題。線性代數在分析、應用數學甚至理論數學中都是必不可少的。這是本書的觀點，而不是單純地介紹線性代數。這就是為什么有許多應用程序，其中一些相當不尋常。這本書的特點是在書的早期對決定因素進行了基本的和完整的處理。本書介紹了線性代數中使用的各種數值方法。這樣做是因為這些方法很有趣。這里的演示強調了它們工作的原因。它沒有討論有效地使用這些方法所必需的許多重要的數值考慮。這些考慮可以在數值分析文本中找到。在練習中，你可能偶爾會在開頭看到↑。這意味著你應該看看上面的練習。一些練習循序漸進地展開一個主題。還有一些練習在書中出現了不止一次。我故意這樣做，因為我認為這些說明了非常重要的主題，也因為有些人不會從頭到尾閱讀整本書，而是直接跳到中間。有一個關于Sylvester定理的出現不少于3次。文中也對其進行了證明。Cayley Hamilton定理有很多證明，一些在練習中。為了強調前一章已經完成的內容，本書還包括了一些練習。

//open.umn.edu/opentextbooks/textbooks/210

《機器學習:理論與實踐》介紹了機器學習中最流行的方法。本書涵蓋了回歸(包括正則化)、基于樹的方法(包括隨機森林和增強樹)、人工神經網絡(包括卷積神經網絡)、強化學習和專注于聚類的無監督學習。主題以概念的方式以及必要的數學細節介紹。解釋清楚明了，用數字和例子加以說明。對于所討論的每一種機器學習方法，本書都提供了R編程語言的適當庫以及編程示例。 以一種適合高級本科生或剛開始學習的研究生，以及希望自學機器學習的數學和/或面向編程的個人的方式，提供了常用機器學習算法的易于閱讀的介紹。

涵蓋討論的機器學習算法的數學細節，以確保詳實的理解，使進一步的探索成為可能。 給出了合適的編程示例，從而確保對機器學習方法的概念、理論和實踐理解。這本書的目的主要是介紹機器學習的基本主題先進的本科生和開始研究生。題目的數量被控制在很小的范圍內，以便在一個學期或一個季度內涵蓋所有內容。在短時間內所能教授的內容范圍內，這些主題覆蓋得很深入。因此，這本書可以為學生閱讀高級書籍和研究論文提供基礎。

//www.routledge.com/Machine-Learning-Theory-and-Practice/Kalita/p/book/9780367433543

如果你想在任何計算或技術領域工作，你需要理解線性代數。作為對矩陣及其運算的研究，線性代數幾乎是所有在計算機中實現的算法和分析的數學基礎。但是它在幾十年前的教科書中呈現的方式與今天專業人士使用線性代數解決現實世界的現代應用的方式有很大的不同。 Mike X Cohen的這本實用指南教授了用Python實現的線性代數的核心概念，包括如何在數據科學、機器學習、深度學習、計算模擬和生物醫學數據處理應用中使用它們。有了這本書的知識，您將能夠理解、實現和適應無數的現代分析方法和算法。 適合使用計算機技術和算法的從業者和學生，本書向你介紹:

向量和矩陣的解釋和應用 矩陣算術(各種乘法和變換) 獨立，等級，和反義詞 應用線性代數中的重要分解(包括LU和QR) 特征分解和奇異值分解 應用包括最小二乘模型擬合和主成分分析*

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-55444-0

這本引人入勝的和清晰的書面教科書/參考提供了一個必要的介紹，迅速興起的跨學科領域的數據科學。它側重于成為一名優秀的數據科學家的基本原則，以及建立收集、分析和解釋數據的系統所需的關鍵技能。

《數據科學設計手冊》是一個實用的見解來源，它突出了分析數據中真正重要的東西，并提供了對如何使用這些核心概念的直觀理解。這本書沒有強調任何特定的編程語言或數據分析工具套件，而是著重于重要設計原則的高層討論。

《數據科學概論》是一門易于閱讀的課程，理想情況下，它能滿足本科生和早期研究生的需求。它揭示了這門學科如何處于統計學、計算機科學和機器學習的交叉點，具有自己獨特的分量和特點。這些和相關領域的從業者會發現這本書非常適合自學。

W. Keith Nicholson的《線性代數與應用》，傳統上出版多年，現在作為開放教育資源和Lyryx的一部分發布與開放文本!支持今天的學生和教師需要更多的教科書，這就是為什么尼克爾森博士選擇與Lyryx學習工作。

總的來說，教材的目標是在計算技能，理論和線性代數的應用之間達到平衡。它是線性代數的思想和技術的一個相對先進的介紹，目標是科學和工程學生，他們不僅需要理解如何使用這些方法，而且還需要深入了解為什么他們工作。

它介紹了線性代數的一般思想遠早于競爭保持與線性代數相同的嚴格和簡潔的方法。隨著許多圖表和例子，幫助學生形象化，它也保持與概念的不斷介紹。

課程內容有足夠的靈活性，可以呈現一個傳統的主題介紹，或者允許一個更實用的課程。第1-4章為初學者開設了一學期的課程，而第5-9章為第二學期的課程。這本教科書主要是關于實數線性代數的，在適當的時候提到了復數(在附錄A中回顧)。

有很多介紹抽象代數概念。然而，對于那些在工程、計算機科學、物理科學、工業或金融領域需要數學背景的人來說，沒有哪一個比本書《代數:計算導論》更適合。作者用一種獨特的方法和演示，演示了如何使用軟件作為解決代數問題的工具。

多種因素使這篇文章與眾不同。它清晰的闡述，每一章都建立在前一章的基礎上，為讀者提供了更清晰的理解。首先介紹置換群，然后是線性群，最后是抽象群。他通過引入伽羅瓦群作為對稱群來謹慎地推動伽羅瓦理論。他包括了許多計算，既作為例子，也作為練習。所有這些都是為了幫助讀者更好地理解更抽象的概念。

//www.routledge.com/Algebra-A-Computational-Introduction/Scherk/p/book/9781584880646

通過仔細集成使用的Mathematica?在整個書中的例子和練習，作者幫助讀者發展一個更深的理解和欣賞材料。從互聯網上下載的大量練習和示例有助于建立有價值的Mathematica工作知識，并為在該領域遇到的復雜問題提供了很好的參考。

這本書的書名聽起來有點神秘。如果這本書以一種錯誤的方式呈現了這個主題，人們為什么要讀它呢?書中哪些地方做得特別“不對”?

在回答這些問題之前，讓我先描述一下本文的目標受眾。這本書是“榮譽線性代數”課程的課堂講稿。這應該是高等數學學生的第一門線性代數課程。它的目標是一個學生，雖然還不是非常熟悉抽象推理，但愿意學習更嚴格的數學，在“烹飪書風格”的微積分類型課程。除了作為線性代數的第一門課程，它也應該是第一門向學生介紹嚴格證明、形式定義——簡而言之，現代理論(抽象)數學風格的課程。

目標讀者解釋了基本概念和具體實例的非常具體的混合，它們通常出現在介紹性的線性代數文本中，具有更抽象的定義和高級書籍的典型構造。

//www.math.brown.edu/streil/papers/LADW/LADW_2017-09-04.pdf

矩陣代數是數據分析和統計理論中最重要的數學領域之一。這本書的第一部分為統計中的應用提出矩陣代數的理論的相關方面。本部分從向量和向量空間的基本概念開始，接著介紹矩陣的基本代數性質，然后描述向量和矩陣在多元演算中的解析性質，最后討論線性系統解和特征分析中矩陣的運算。這部分基本上是獨立的。

本書的第二部分開始考慮在統計中遇到的各種類型的矩陣，例如投影矩陣和正定矩陣，并描述這些矩陣的特殊性質。第二部分也介紹了矩陣理論在統計中的一些應用，包括線性模型、多元分析和隨機過程。本部分說明了在本書第一部分中發展的矩陣理論。書的前兩個部分可以作為為統計學生的矩陣代數課程的文本，或作為在線性模型或多元統計的各種課程的補充文本。

這本書的第三部分涵蓋了數值線性代數。它以數值計算的基礎討論開始，然后描述精確和有效的算法因式分解矩陣，求解線性方程組，并提取特征值和特征向量。雖然這本書沒有捆綁到任何特定的軟件系統，它描述并給出了使用數字線性代數的現代計算機軟件的例子。這部分基本上是自包含的，盡管它假設有一些能力用Fortran或C編程和/或使用R/S-Plus或Matlab的能力。書的這一部分可以作為在統計計算中的一門課程的文本使用，或者作為強調計算的各種課程的補充文本。

這本書包括大量的練習，并在附錄中提供了一些解決方案。

James E. Gentle是喬治梅森大學計算統計學教授。他是美國統計協會(ASA)和美國科學促進會的會員。他曾在美國標準局擔任過幾個國家職務并擔任過美國標準局期刊的副主編以及其他統計和計算期刊的副主編。他是隨機數生成和蒙特卡羅方法，第二版，和計算統計元素的作者。

有興趣的數據科學專業人士可以通過本書學習Scikit-Learn圖書館以及機器學習的基本知識。本書結合了Anaconda Python發行版和流行的Scikit-Learn庫，演示了廣泛的有監督和無監督機器學習算法。通過用Python編寫的清晰示例，您可以在家里自己的機器上試用和試驗機器學習的原理。

所有的應用數學和編程技能需要掌握的內容，在這本書中涵蓋。不需要深入的面向對象編程知識，因為工作和完整的例子被提供和解釋。必要時，編碼示例是深入和復雜的。它們也簡潔、準確、完整，補充了介紹的機器學習概念。使用示例有助于建立必要的技能，以理解和應用復雜的機器學習算法。

對于那些在機器學習方面追求職業生涯的人來說，Scikit-Learn機器學習應用手冊是一個很好的起點。學習這本書的學生將學習基本知識，這是勝任工作的先決條件。讀者將接觸到專門為數據科學專業人員設計的蟒蛇分布，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python世界中許多機器學習應用程序的基礎。

你將學習

• 使用Scikit-Learn中常見的簡單和復雜數據集
• 將數據操作為向量和矩陣，以進行算法處理
• 熟悉數據科學中使用的蟒蛇分布
• 應用帶有分類器、回歸器和降維的機器學習
• 優化算法并為每個數據集找到最佳算法
• 從CSV、JSON、Numpy和panda格式加載數據并保存為這些格式

這本書是給誰的

• 有抱負的數據科學家渴望通過掌握底層的基礎知識進入機器學習領域，而這些基礎知識有時在急于提高生產力的過程中被忽略了。一些面向對象編程的知識和非常基本的線性代數應用將使學習更容易，盡管任何人都可以從這本書獲益。