資料 | 《 機器學習數學基礎 》

《 機器學習數學基礎 》

機器學習構建于數學語言之上，以表達看似直觀實則難以形式化的概念。一旦得到恰當的形式化，我們就可以使用數學工具推導出機器學習算法設計的選擇結果。這幫助我們理解正在解決的任務，同時了解智能的本質。全球數學專業的學生常見的一種抱怨是數學話題似乎與實際問題沒有什么相關。我們認為機器學習是促使人們學習數學的直接動力。

本書旨在作為構建現代機器學習基礎的大量數學文獻的指南。我們通過直接指出數學概念在基礎機器學習問題中的有用性來促進對數學概念學習的需求。為使書籍盡量簡短，我們省略了很多細節和高級概念。本書主要介紹基礎數學概念及其在機器學習語境中的意義，讀者可在章節最后找到進一步學習的大量資源。對于具備數學背景的讀者，本書提供簡潔但表述準確的機器學習概覽。與主要介紹機器學習方法和模型或編程知識的書籍不同，本書僅提供四個代表性機器學習算法。我們主要關注模型背后的數學概念，并描述其抽象之美。我們希望所有讀者能夠通過數學模型中的基礎選擇更加深入地了解機器學習應用中出現的機器學習基礎問題和相關的實際問題。

隨著機器學習應用在社會中的廣泛應用，我們認為每個人都應該了解其背后的原則。本書以學術數學風格寫成，可以幫助讀者準確理解機器學習背后的概念。我們鼓勵不熟悉這一風格的讀者堅持閱讀本書，并牢記每個話題的目標。我們將在文本中插入大量評論，希望可以幫助讀者獲取對全局的理解。本書假設讀者具備中學數學和物理知識。例如，讀者應該了解過導數和積分，以及二維三維幾何向量。因此，本書的目標讀者包括本科大學生、夜校學生和參與機器學習在線課程的人們。

同時在 Coursera 上開設了專修課程 “Mathematics for Machine Learning”，帝國理工學院（Imperial College London）出版，配合著書一起看，效果加倍噢~

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