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要搞机器学习离不开数学，本文分享一本来自宾夕法尼亚大学计算机系教授Jean Gallier主编的面向机器学习的“数学全书”，内容涵盖线性代数、概率统计、拓扑学、微积分、最优化理论等面向ML的数学知识，共计1900余页。 机器学习，特别是深度学习离不开数学，深度学习的算法和模型的搭建，都需要重要的数学工具作为支撑。不管是对机器学习研究人员，还是立志走上机器学习和AI研究之路的学生来说，打好坚实的数学基础是都至关重要的。 在现行的主要机器学习教程中，基本上都会在书中最开始给出必要的数学知识，但一般都比较简略，这些教材一般默认读者已经具备了必要的数学知识。 对于没有掌握这些知识的读者来说，很多