《线性代数与数据学习》是著名数学家Gilbert Strang的经典著作《Linear Algebra and Learning from Data》的中文译本。该书将线性代数与数据学习紧密结合，为读者提供了一个理解机器学习和深度学习的全新视角。书中涵盖了线性代数的基本概念，包括矩阵、向量、特征值、特征向量等，并将其应用于机器学习中的重要算法，如线性回归、主成分分析、神经网络等。该书内容清晰易懂，适合对数据学习感兴趣的读者，尤其是想要深入理解机器学习算法背后的数学原理的读者。

📖 **线性代数与数据学习的深度融合**: 该书将线性代数与数据学习紧密结合，为读者提供了一个理解机器学习和深度学习的全新视角。它将线性代数的基本概念，如矩阵、向量、特征值、特征向量等，与机器学习中的重要算法，如线性回归、主成分分析、神经网络等，联系起来，让读者能够更深入地理解这些算法背后的数学原理。

💡 **理论与实践的完美结合**: 该书不仅涵盖了线性代数的理论基础，还提供了大量的实例和应用，帮助读者将理论知识应用到实际问题中。书中包含了许多机器学习和深度学习的案例，并使用线性代数工具对这些案例进行分析和解释，使读者能够更好地理解数据学习的过程。

📚 **清晰易懂的写作风格**: 该书的写作风格清晰易懂，适合对数据学习感兴趣的读者，尤其是想要深入理解机器学习算法背后的数学原理的读者。即使没有线性代数基础的读者，也可以通过阅读本书，掌握数据学习中所需的线性代数知识。

💻 **代码示例和资源**: 该书还提供了一些代码示例和资源，帮助读者更好地理解和实践线性代数在数据学习中的应用。这些代码示例使用Python语言编写，方便读者学习和使用。

🚀 **适合数据学习入门者**: 该书非常适合数据学习的入门者，它可以帮助读者打下坚实的线性代数基础，并为进一步学习机器学习和深度学习提供必要的知识储备。

🎓 **推荐给想要深入理解机器学习的读者**: 对于想要深入理解机器学习算法背后的数学原理的读者，该书也是一个不错的选择。它可以帮助读者更好地理解机器学习算法的原理和应用，并为未来的研究工作打下坚实的基础。

📈 **对数据分析师和机器学习工程师有参考价值**: 对于数据分析师和机器学习工程师来说，该书也是一个有价值的参考书。它可以帮助他们更好地理解机器学习算法背后的数学原理，并提高他们的数据分析和建模能力。

🧠 **对其他领域的研究人员也有参考价值**: 线性代数在许多其他领域，如物理学、化学、工程学等，都有广泛的应用。该书对于这些领域的研究人员来说也是一个有价值的参考书，它可以帮助他们更好地理解线性代数在不同领域中的应用。

🌟 **Strang教授的经典作品**: 该书是著名数学家Gilbert Strang的经典著作，Strang教授在数学教育领域享有盛誉，他的著作以清晰易懂的风格著称。该书的中文译本也继承了Strang教授的写作风格，为读者提供了良好的阅读体验。

2019年Strang感知到深度机器学习的发展动向，出版了Linear Algebra and Learning from Data一书，明确将数据学习与神经网络和线性代数联系在一起，但这本书一直没有中文版，终于今年清华引进了这本书做成了中译版《线性代数与数据学习》，有没有读过这本书的，如何评价？