書籍：Mathematics of Machine Learning: Master linear algebra, calculus, and probability for machine learning
作者：Tivadar Danka
出版：Packt Publishing
編輯：陳萍萍的公主@一點人工一點智能
下載：書籍下載-《機器學習中的數學：掌握線性代數、微積分與概率》
01 書籍介紹
本書《機器學習中的數學》系統而深入地介紹了支撐現代機器學習的數學基礎，專為希望提升理論水平與實戰能力的工程師、開發者和數據科學家量身打造。通過本書，你將全面掌握線性代數、微積分和概率論這三大核心數學領域，為深入理解複雜的機器學習模型打下堅實基礎。作者Tivadar Danka是一位擁有博士學位的數學家，現為機器學習工程師，以通俗易懂、直觀生動的教學風格廣受歡迎，已擁有超過10萬名關注者。他將以清晰的思路引導你逐步理解複雜概念，幫助你在理論知識與實際應用之間建立緊密聯繫。書中不僅講解數學原理，更強調這些原理在機器學習任務中的具體應用。藉助豐富的Python實例，你將學會如何實現並運用這些數學工具解決現實問題，例如使用梯度下降訓練模型、操作向量、矩陣與張量等。閲讀完本書後，你將具備閲讀進階機器學習文獻的能力，並能根據項目需求靈活調整和優化算法，真正從“會用”走向“精通”。
你將學到的內容：
· 掌握線性代數的核心概念，包括矩陣運算、特徵值與特徵向量、矩陣分解等· 理解微積分的基本原理，如導數與積分的基礎思想及其在機器學習中的意義
· 深入多變量微積分的高級主題，助力高維空間下的優化問題求解
· 熟悉概率論的關鍵知識點，如分佈函數、貝葉斯定理與熵的概念
· 藉助Python編程實踐，將抽象的數學思想轉化為可執行的代碼
這本書適合誰？本書適合有志於成為機器學習工程師、數據科學家、軟件開發人員或研究人員的讀者。如果你已經具備一定的代數基礎和Python編程能力，並對機器學習工具有基本瞭解，那麼這本書將是你邁向更高層次的必備指南。
02 作者簡介
Tivadar Danka，擁有紮實的數學背景，博士研究方向為正交多項式這一較為深奧的數學領域。2016年博士畢業後，他轉型投身機器學習領域至今。他的工作涵蓋利用深度學習分析細胞顯微圖像以識別和表型分類細胞、開發最受歡迎的開源主動學習Python庫之一、以及從零構建完整的機器學習庫。他在社交媒體上持續分享高質量教育內容，累計吸引了超過10萬名關注者。
