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雷达卡
这本书旨在介绍向量、矩阵和最小二乘方法等应用线性代数的基础内容，它的目标是为只有很少或根本没有线性代数基础的初学者提供入门方法，包括线性代数的基本思想以及在数据科学和机器学习等领域的应用方法。
这本书比一般的应用线性代数课本要有更少的数学成分，只会详细介绍基本线性代数、线性独立性等理论概念，以及 QR因式分解这一计算工具。而这本书讨论的大多数机器学习等方面的应用只会使用一种方法，即最小二乘法及其扩展。在某种意义下，该书更强调的是应用，即依赖于少量基本数学概念和方法，而覆盖大多数应用。但是这本书所呈现的数学是完整的，因为它会仔细证明每一个数学声明。然而，与大多数介绍性的线性代数课本相比，这本书描述了许多实际应用。包括一些通常被认为是高级主题的应用，如文档分类、状态估计和投资组合优化等。
这本书主要分为三部分。第一部分介绍了向量及各种向量运算和函数，例如加法、向量内积、距离和角度等。本书还展示了如何使用向量表示文档中的词数、时间序列、目标属性、产品规格、音频数据和图像等。第二部分如同前一部分重点关注矩阵的概念与应用，包括矩阵的求逆和解线性方程等。第三部分介绍了最小二乘法，它不仅展示了如何简单而自然地近似求解一个超定方程组，同时还有一些可应用到很多方法的最小二乘扩展知识。
最后，这本书的对应代码和数据都可以在 GitHub 中找到：https://github.com/VMLS-book。
附件1是 473 页的教材，附件二是 178 页的对应Julia语言代码讲解，附件三是对应的课程 PPT。
vmls-slides.pdf
(3.92 MB, 需要: 10 个论坛币)
vmls-julia-companion.pdf
(1.25 MB, 需要: 10 个论坛币)
vmls-stanford.pdf
(7.47 MB, 需要: 10 个论坛币)
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