分享这本电子书介绍机器学习的数学基础，
可惜缺了机率这一块，全书约2000页，免费下载。
本书共分九个章节 (不含 Appendices) :
Linear Algebra 线性代数
Affine and Projective Geometry 仿射变换与投影几何
The Geometry of Bilinear Forms 双线性型中的几何
Algebra: PID’s, UFD’s, Noetherian Rings, Tensors,Modules over a PID, Normal
Forms 抽象代数
Topology, Differential Calculus 拓朴以及微积分
Preliminaries for Optimization Theory 优化论
Linear Optimization 线性优化
NonLinear Optimization 非线性优化
Applications to Machine Learning 机器学习上面的应用
https://www.cis.upenn.edu/~jean/gbooks/geomath.html
作者不希望别人分享，低调。