机器学习的数学
简介
本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必需的数学知识。全书由8章组成，内容包括微积分、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。
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