机器学习数学基础，万事易417页pdf版本已经放出 _机器学习

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机器学习数学基础
基础扎实，最新版《机器学习数学基础》417页pdf版已经发布。本书旨在启发人们学习数学概念，包括数学基础知识和使用基础数学知识进行机器学习算法实例。值得收藏和学习！
【机器学习数学基础，万事易417页pdf版本已经放出】

Marc Peter、A Aldo 和 Cheng Soon Ong 的最新 417 页 pdf 版本的“机器学习的数学基础”已经发布。
本书并不像许多书籍那样涵盖前沿的机器学习技术。相反，作者的目标是通过本书提供阅读其他书籍所需的数学基础。
本书分为两部分：数学基础和使用数学基础的机器学习算法示例。值得初学者收藏和学习！

前言（）
随着机器学习变得越来越普遍，它的软件包变得更容易使用。一些低层次的技术细节被抽象出来并隐藏在从业者面前是很自然和可取的。然而，这带来了一些风险，从业者不知道设计决策，因此不知道机器学习算法的局限性。
有兴趣了解机器学习算法背后的机制的从业者需要具备以下知识：

在大学里，机器学习的入门课程往往会在课程的早期部分涉及这些先验知识。由于历史原因，机器学习课程往往在计算机科学系教授。在计算机科学系，学生通常在前两个知识领域接受更多的培训，但在数学和统计学方面的培训较少。当前的一些机器学习教科书试图增加一两章来介绍数学背景，但这些介绍要么在书的开头，要么作为附录。本书将机器学习中的数学基础放在首位，资料相对集中。
为什么要写一本关于机器学习的书？
机器学习建立在数学语言的基础上，用于表达直观但难以形式化的概念。一旦适当地形式化，我们就可以使用数学工具来得出我们设计选择的结果。这使我们能够深入了解我们正在解决的任务和智能的本质。全世界数学学生的一个普遍抱怨是，数学所涵盖的主题似乎与实际问题没有太大关联。我们将机器学习视为人们学习数学的明显且直接的动机。
作者希望这本书将作为机器学习的许多数学基础的指南。作者通过直接指出数学概念在基本机器学习问题中的有用性来激发对数学概念的需求。为保持本书简短，省略了许多细节和更高级的概念。本书介绍了一些基本概念以及这些概念如何应用于更大的机器学习环境，读者可以找到大量资源进行进一步研究。对于具有数学背景的读者，本书提供了对机器学习的简短而准确的介绍。书中仅提供了经典机器学习算法的四个代表性示例。作者专注于模型本身背后的数学概念，以阐明它们的抽象美。
谁是目标受众
随着机器学习在社会上的广泛应用，作者认为每个人都应该对它的基本原理有所了解。本书采用学术数学风格编写，使读者能够准确理解机器学习背后的概念。作者鼓励不熟悉这种简洁风格的读者继续阅读，牢记每个主题的目标。作者在整篇文章中进行了标记和评论，希望这些评论能给读者一些有用的指导。此外，本书假设读者具备高中数学和物理常用的数学知识。例如，导数和积分，以及二维或三维的几何向量。因此，本书的目标读者包括普通大学生，

以上关于本文的内容，仅作参考！温馨提示：如遇专业性较强的问题（如：疾病、健康、理财等），还请咨询专业人士给予相关指导!

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