学人工智能的进阶线性代数书籍推荐?

智科专业,大一线性代数已学,学的还不错 ,不知道搞人工智能需要把这个学到什么程度,隔壁计院有开矩阵论,不知道人工智能需要学这玩意不。 求这方面线性代数…
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AI偏应用方向的话数学基础打好就可,不必深究。除非志愿当数学家,那么光在代数上所需要的精力和阅读量一望无边。

线性代数比较经典的教材是: Linear Algebra Done Right。通俗易懂,不生硬晦涩。

概率入门我看的是:Introduction to Probability 。作者 Charles M. Grinstead 等.

打好基础之后读国内周志华大神的《机器学习》 (ISBN 978-7-302-42328-7)。

深度学习入门最近有本新作: Practical Deep Learning A python based Introduction

追热点的话最近图学习有关的是 Graph Powered Machine Learning 作者 Alessandro Negro

如果想在理论上深究,发ICML/NeurlPS/COLT可以学周大神的《机器学习理论导引》(ISBN 978-7-111-65424-7)。

我涉猎不深,多有遗漏,还请指正。