搞数据科学、机器学习或应用数学的，这本《Optimal Transport》直接封神✨ 不是那种啃不动的理论书，从基础模型到实战模拟全给你捋明白，新手能入门，老手能补漏，真心相见恨晚！
? 核心干货重点速戳
✅ 建模基础：从Monge问题到Kantorovich松弛，用超直观的案例讲清最优传输的核心逻辑，公式推导不绕弯，非数学专业也能跟上
✅ 分析深度：测度论、凸分析这些底层知识穿插着讲，不是孤立抛概念，而是告诉你“为什么要用”“怎么用在传输问题里”
✅ 模拟实操：附带数值算法细节，包括Sinkhorn算法的优化技巧，甚至有伪代码参考，看完就能试着跑简单案例
✅ 应用场景爆炸：不止数学！机器学习里的生成模型、计算机视觉的图像配准、金融的风险定价、甚至生物医学的细胞数据分析都有具体案例，跨领域党狂喜
? 谁该冲？
▫️ 数据科学/AI专业学生：打牢算法底层逻辑
▫️ 算法工程师：解决生成模型、分布匹配实际问题
▫️ 应用数学研究者：找交叉领域创新方向
▫️ 金融/生物从业者：用最优传输解决行业痛点
虽然是英文书，但术语解释超详尽，搭配图例完全不卡壳！现在啃完半本，做分布迁移的项目都顺手多了，进阶路上的神助攻没跑了?
#最优传输论 #机器学习干货 #数据科学书单 #应用数学 #AI算法 #算法工程师必备 #生成模型 #Sinkhorn算法 #学术干货 #科研好物 #数学建模 #计算机视觉 #金融数学 #生物信息学 #学习打卡 #干货分享 #书单推荐 #技术书安利 #数据建模 #学术提升
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