《Linear Algebra and Learning from Data》线性代数与数据分析

如果你对数据科学感兴趣，那这本《Linear Algebra and Learning from Data》绝对能给你不少启发。书中的线性代数理论与数据的结合，了多现代数据中必备的工具。比如，SVD、PCA、梯度下降法这些算法你都会碰到。而且，Gilbert Strang 作为麻省理工学院的教授，他的通俗易懂，不至于让你掉进深奥的数学泥潭。你不仅能了解理论，书里还会不少实际的操作技巧，挺适合有一定数学基础的你，尤其是有些高级的算法和模型，结合实际代码练习会更有收获。

书中有一些章节了低秩矩阵恢复、压缩感知等前沿技术，这些都能为你以后从事机器学习研究打下坚实的基础。如果你是个喜欢做实战项目的人，动手实现书中的算法，理解起来会更加透彻。别忘了，书里有一些涉及推导的公式，最好是有点数学背景的朋友来读哦。