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《机器学习数学基础》即 Mathematics for Machine Learning
由 Marc Peter Deisenroth，A Aldo Faisal 和 Cheng Soon Ong 撰写的《机器学习数学基础》“Mathematics for Machine Learning” 最新版 417 页 pdf 版本已经放出，作者表示撰写这本书旨在激励人们学习数学概念，作者的目标是通过该书提供阅读其他书籍所需的数学基础。
这本书分为两部分：数学基础知识和使用数学基础知识进行机器学习算法示例。值得初学者收藏和学习！
  • 谁是目标受众
本书的目标受众包括普通大学生、夜校生和机器学习在线课程的学习者等等。
  • 目录
Part I: 数据基础
Introduction and Motivation
Linear Algebra
Analytic Geometry
Matrix Decompositions
Vector Calculus
Probability and Distribution
Continuous Optimization
Part II: 机器学习问题
When Models Meet Data
Linear Regression
Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis
Density Estimation with Gaussian Mixture Models
Classification with Support Vector Machines
  • 简介（Introduction）
本书分为两部分，第一部分是数学基础的讲解，第二部分是将第一部分的数学概念应用于基本的机器学习问题中，从而形成 “机器学习四大支柱”。
全书配套网站：https://mml-book.com
希望大家喜欢！
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