19年机器学习基础经典书籍分享-《计算机科学和机器学习相关代数、拓扑学、微分学和最优化理论》

    机器学习、深度学习、计算机科学等前沿领域涉及很多数学知识，覆盖微积分、线性代数、概率论、最优化理论等方面，市面上虽然有很多的讲解这些知识的书籍，但是很少有能把这些知识讲解得深入、详细且全面的书籍。那大概需要多少的篇幅才能把这些数学知识讲解清楚，个人感觉至少千级页书以上。

    因此，推荐一本非常经典、非常值得深入研究、阅读的基础书籍。由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学系教授 Jean Gallier 的开源书籍《Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Engineering》，中文《计算机科学和机器学习相关代数、拓扑学、微分学和最优化理论》，需要的朋友可自行下载。

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