PDF下载，卡内基梅隆大学 628 页 《无限深入纯数学》教科书

主要观点总结

文章介绍了一本名为《无限深入纯数学》的教科书，该书由卡内基梅隆大学出版，共628页。本书旨在帮助读者从数学消费者转变为数学生产者，并适合像OpenAI这样的应用数学原理进行推理的模型理解。文章还介绍了其他与机器学习相关的资源，包括机器学习基本概念、AI代码编辑器、机器学习开发环境及Python基础、机器学习中的概率论、统计学、线性代数等相关内容。

关键观点总结

关键观点1: 《无限深入纯数学》教科书的特点及适用人群

该书旨在帮助读者从数学消费者转变为数学生产者，通过推导链式法则等数学原理，为应用数学原理进行推理的模型理解提供基础。

关键观点2: 机器学习基本概念的介绍

文章提及了机器学习的基本概念，为读者提供了入门级别的知识。

关键观点3: 其他相关资源推荐

除了教科书外，文章还推荐了其他与机器学习相关的资源，包括AI代码编辑器、机器学习开发环境及Python基础、概率论、统计学、线性代数等内容，以及相关的实战项目和工具。

文章预览

卡内基梅隆大学这本 628 页的 《无限深入纯数学》的教科书页太好了 作者的目标是帮助读者从数学「消费者」变为数学《生产者》，从学习计算导数转为从导数定义推导链式法则，特别适合像 OpenAI O1 这类应用数学原理进行推理的模型理解🔥 pdf下载：https://infinitedescent.xyz/dl/infdesc.pdf 模型篇P1:机器学习基本概念 迄今最好的AI代码编辑器，编程只需狂按Tab 【大模型实战，完整代码】AI 数据分析、可视化项目 108页PDF小册子：搭建机器学习开发环境及Python基础   116页PDF小册子：机器学习中的概率论、统计学、线性代数   全网最全 Python、机器学习、AI、LLM 速查表（100 余张） Obsidian AI写作神器：一键配置DeepSeek，写作效率飙升1000%！ 基于 QAnything 的知识库问答系统：技术解析与应用实践【附代码】 ………………………………