具体描述
内容提要 本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。全书由8章组成，力求精准、最小地覆盖机器学习的数学知识。包括微积分，线性代数与矩阵论，最优化方法，概率论，信息论，随机过程，以及图论。本书从机器学习的角度讲授这些数学知识，对它们在该领域的应用举例说明，使读者对某些抽象的数学知识和理论的实际应用有直观、具体的认识。 本书内容紧凑，结构清晰，深入浅出，讲解详细。可用作计算机、人工智能、电子工程、自动化、数学等相关专业的教材与教学参考书。对人工智能领域的工程技术人员与产品研发人员，本书也有很强的参考价值。对于广大数学与应用的数学爱好者，本书亦为适合自学的读本。
用户评价
##内容讲得比较一般，东拼西凑的水平。但是作者给出的这个知识框架很不错，可以顺藤摸瓜完善自己缺失的知识点
评分##读过目录，，这评论是假的吧？
评分##不错哦
评分机器学习的数学 << 同济版《高等数学》 + Lay 《线性代数及其应用》 + 陈希孺《概率论与数理统计》。我不到30分钟翻完了，你信？这类书籍就不要重复其他书籍里的内容了，大杂烩也不全像猪肉白菜炖粉条那么好吃
评分##知乎上关注了雷明老师，清华学霸的这本书给的干货太足了，支持！
评分##可能唯一优点就是“目录”了（看这本书目录大概知道机器学习涉及的数学知识然后去别的书找资料????）内容讲的实在不行。
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