机器学习的数学

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。该书也对人工智能领域的工程技术人员与产品研发人员具有很强的参考价值。同时，该书也适合广大数学与应用的数学爱好者自学。

作者简介

雷明，资深机器学习、机器视觉专家。毕业于清华大学计算机系，研究方向为机器视觉、机器学习，曾发表论文数篇。《机器学习-原理、算法与应用》畅销书作者。曾任百度项目经理；zmodo/meShare公司CTO、平台研发中心负责人。SIGAI创始人，致力于研发零编程、可视化的机器视觉框架，用标准化的算法赋能各个行业。