最近在研究信號處理，更多的涉及到機器學習和模式識別~發現自己的數學基礎實在差的可以~所以，給自己找個機會，充充電，這樣做研究的時候也能胸有成竹，這個“竹”就是數學基礎，一節一節的攀升吧！

首先定位一些基本的概念，明確一下內容和方向：

線性代數：主要參照LinDahua的博客推薦，Introduction to Linear Algebra (3rd Ed.)? by Gilbert Strang.找不到最新的第四版的電子版

• 子空間(Subspace)，
• 正交(Orthogonality)，
• 特征值和特征向量(Eigenvalues and eigenvectors)
• 線性變換(Linear transform)。

概率和統計 (Probability and Statistics): 多元統計的推薦書Applied Multivariate Statistical Analysis (5th Ed.)? by Richard A. Johnson and Dean W. Wichern

• Linear regression
• factor analysis
• principal component analysis (PCA)
• canonical component analysis (CCA)　　

先就這些吧，陸續把一些學習心得隨筆上來~

附錄：隨時記錄一些需要深入了解的概念，以便進一步學習

• Hessian matrix （海森矩陣）
• tensor（張量）及運算

轉載于:https://www.cnblogs.com/Jren2012/archive/2011/03/27/1997013.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数学基础学习随笔--序言的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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