417页《机器学习中的数学》免费开放下载！| 好书分享

• 2020 年 11 月 11 日
• AI

作者 | 陈大鑫

近些年来，机器学习领域取得了巨大的发展，它成功应用的范围也越来越令人印象深刻。

然而，机器学习不等同于深度学习（深度神经网络），要学好机器学习并不容易。

工欲善其事必先利其器，对机器学习而言，这把利器无疑就是数学。

AI科技评论今天给大家介绍一本今年由剑桥大学出版社出版的一本新书：《Mathematics for machine learing》~

本书涵盖了机器学习中的绝大多数基本数学概念。

具体而言，这本书涵盖了支撑现代机器学习的关键数学概念，特别是线性代数，微积分和概率论。

本书不仅对机器学习领域的新手有帮助，而且对机器学习的研究人员和工程师也具有参考价值。

作者将本书分为两部分：

• 数学基础

• 机器学习核心问题

目录

下图展示了本书的结构：

以下是本书的一些思维导图：

另外，本书的插图真正做到的通俗易懂且美观，以下举几个例子~

1、向量乘法操作可视化：

2、随机变量的几何结构可视化。如果随机变量X和Y不相关，则它们是相应向量空间中的正交向量，毕达哥拉斯定理适用：

3、梯度下降和凸优化：

更多精彩内容请阅读原书~

最后附上本书的网址和免费下载地址。

书籍网站地址：//mml-book.github.io/

书籍免费下载地址：

//mml-book.github.io/book/mml-book.pdf