初学者可能会问，在机器学习、数据分析中，有哪些地方需要用到线性代数呢？我们举例如下：
（1）如何定量地描述日常生活中的事物，如个体的不同属性、自然语言中的词语和句子等，来支撑我们所要进行的算法分析？
（2）如何将待处理的数据在不同维度的空间中进行变换处理，以寻找到最佳的观测角度，使数据处理达到最好的效果？
（3）如何从采样的海量数据中提取主要特征成分，梳理出数据的主要脉络，从而协助我们对一个文本进行主题建模，并利用协同过滤技术，成功地给用户推荐他们感兴趣的东西？
（4）如何用数字表示图像，并且在不太影响观察效果的前提下，利用很小的存储空间就能近似地达到原有图像的视觉效果？
（5）如何对采集到的观测数据进行拟合，以帮助我们找到其中暗含的规律，对未知数据进行预测？
（6）在实际的数据采样分析过程中，如何在无法找到精确解的情况下，探索出最接近真相的近似解？
这些实用而有趣的问题，我们在数据分析和机器学习中，几乎时时刻刻都会遇到。想要解决好这些问题，线性代数的核心概念和思想方法都必须牢固掌握。
《机器学习线性代数基础Python语言描述》PDF，288页，有书签，文字可复制，配套源代码。作者：张雨萌
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与较为基础的程序语言、编程框架的学习不同，机器学习是一个更为综合的学科领域，一个零基础的学生想要涉足该领域是有一定难度的，因为机器学习需要有大量的前序知识作为铺垫，其中最核心的基础知识就是以线性代数、概率统计等为代表的数学知识和思想方法。
线性代数作为利用空间来投射和表征数据的基本工具，可以方便地对数据进行各种变换，从而让研究人员更加直观、清晰地探查到数据的主要特征和不同维度的所需信息，因此线性代数的核心基础地位不言而喻。只有熟练地运用好这个工具，才能为自己搭建起攀登机器学习高峰的牢固阶梯。
《统计学习导论基于R应用》中英文PDF+代码+答案+思维导图
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《概率图模型:原理与技术》中文PDF+英文PDF
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《贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断》中英文PDF代码
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