數(shù)學(xué)是機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)的基礎(chǔ)，任何期望涉足相關(guān)領(lǐng)域并切實(shí)領(lǐng)悟具體技術(shù)與方法的人都無法繞過數(shù)學(xué)這一關(guān)。本書系統(tǒng)地整理并介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中所涉及的推薦數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，這些都是筆者從浩如煙海的數(shù)學(xué)知識(shí)中精心萃取的，在學(xué)習(xí)和研究機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)時(shí)所必須的內(nèi)容。具體包括概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、微積分（主要是與很優(yōu)化內(nèi)容相關(guān)的部分）、凸優(yōu)化及拉格朗日乘數(shù)法、數(shù)值計(jì)算、泛函分析基礎(chǔ)（例如核方法賴以建立的希爾伯特空間理論），以及蒙特卡洛采樣（拒絕與自適應(yīng)拒絕采樣、重要性采樣、吉布斯采樣和馬爾科夫鏈蒙特卡洛）等內(nèi)容。此外，為了幫助讀者強(qiáng)化所學(xué)，本書還從上述數(shù)學(xué)基礎(chǔ)出發(fā)介紹了回歸、分類（感知機(jī)、邏輯回歸、樸素貝葉斯、決策樹、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）、聚類、降維與流形學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)，以及概率圖模型等機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要話題。
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