title: Linear Algebra: An Introduction to the Theory and Use of Vectors and Matrices
author:  Alan Tucker 
description: This text covers the fundamental role of linear algebra within both pure and applied mathematics as well as client disciplines such as engineering, the physical sciences, and economics. Linear Algebra examines the interrelationships between theory, computation, and applications. The organization reflects the recent recommendations from the NSF-sponsored Study Group in Linear Algebra and the Mathematical Association of America to give more attention to matrix related topics. The text integrates contemporary uses of linear algebra with the traditional theory of vector spaces and linear transformations, providing math majors with a broader view of linear algebra.
zlib_text: Deep Learning
  Ian Goodfellow
  Yoshua Bengio
  Aaron Courville
  
  Contents
  Website
  vii
  Acknowledgments
  viii
  Notation
  xi
  1
  Introduction
  1
  1.1
  Who Should Read This Book? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
  8
  1.2
  Historical Trends in Deep Learning . . . . . . . . . . . . . . . . .
  11
  I
  Applied Math and Machine Learning Basics
  29
  2
  Linear Algebra
  31
  2.1
  Scalars, Vectors, Matrices and Tensors . . . . . . . . . . . . . . .
  31
  2.2
  Multiplying Matrices and Vectors . . . . . . . . . . . . . . . . . .
  34
  2.3
  Identity and Inverse Matrices
  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
  36
  2.4
  Linear Dependence and Span
  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
  37
  2.5
  Norms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
  39
  2.6
  Special Kinds of Matrices and Vectors
  . . . . . . . . . . . . . . .
  40
  2.7
  Eigendecomposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
  42
  2.8
  Singular Value Decomposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
  44
  2.9
  The Moore-Penrose Pseudoinverse . . . .