（课外辅导）数学基础 | 拓展阅读参考书

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人工智能数学基础：拓展阅读参考书 本文介绍了人工智能领域中数学基础的重要参考书籍，涵盖了线性代数、概率论、数理统计、统计推断、最优化理论和信息论等多个方面。其中推荐的线性代数教材包括 Gilbert Strang 的《Introduction to Linear Algebra》和 David C Lay 的《Linear Algebra and its Applications》，这两本书通过直观的解释和丰富的应用实例，帮助读者理解线性代数的基本概念。在概率论方面，Sheldon M Ross 的《A First Course in Probability》和 Edwin Thompson Jaynes 的《Probability Theory: The Logic of Science》分别从不同角度深入讨论概率问题，对于理解概率论具有重要意义。此外，陈希孺院士的《数理统计学教程》和 Roger Casella 的《Statistical Inference》也被推荐为数理统计和统计推断的基础读物。在最优化理论和信息论方面，Stephen Boyd 的《Convex Optimization》和 Thomas Cover 与 Jay A Thomas 合著的《Elements of Information Theory》也被列为推荐书籍。这些书籍不仅涵盖了数学基础知识，还强调了实际应用和理论意义的结合，对于深入理解人工智能领域的数学原理具有重要价值。