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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