机器学习算法与Python实战
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线性代数是是机器学习的重要基础，从描述算法操作的符号到代码中算法的实现，都属于该学科的研究范围。虽然线性代数是机器学习领域不可或缺的一部分，但二者的紧密关系往往无法解释，或只能用抽象概念(如向量空间或特定矩阵运算)解释。
这里老胡向大家推荐一个不错的线性代数学习教程，《Introduction to Linear Algebra for Applied Machine Learning with Python》。
这个教程最大的亮点是用图形化和Python示例介绍线代基础知识及其在机器学习中的应用，缺点是全英文，英语不好的同学可能要吃点苦头，这个教程适合大家查漏补缺，换种思路重温线代知识，不建议太过耗费精力。
学习地址及相关资源推荐
机器学习的线性代数（Python 版）
https://pabloinsente.github.io/intro-linear-algebra
3blue1brown：线性代数的本质（视频）
https://www.bilibili.com/video/BV1Ys411k7yQ
Mathematics for Machine Learning（PDF电子书）
https://mml-book.github.io/
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