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内容简介：本书系统介绍了有关数据分析、机器学习和人工智能算法设计过程中数据表示、度量、建模、评价和求解所要用到的最基础的数学知识，全书分为9章，在微积分、线性代数、概率论与数理统计等先修平台课程基础上，进一步讲解线性空间与线性变换、矩阵分析、矩阵分解、矩阵计算问题、概率模型和参数估计、最优化基础知识、最优性条件和对偶理论、优化算法和信息论基础等内容。