近日，由 Marc Peter Deisenroth、A Aldo Faisal 和 Cheng Soon Ong 合著的《Mathematics for Machine Learning》全书已经发布。这本书全面介绍了机器学习所需的数学基础知识。感兴趣的读者可以从以下链接下载英文版全文：

书籍地址：https://mml-book.github.io/

这本书的主要目的是引导读者掌握现代机器学习所必需的数学知识。随着机器学习的应用越来越广泛，很多从业者往往只关注高级工具和软件包的使用，而忽略了底层的数学原理。然而，理解和掌握这些数学基础对于正确应用机器学习算法至关重要。

本书强调了数学在机器学习中的重要性，涵盖了编程知识、数据分析工具、大规模计算框架，以及数学和统计学等关键领域。尽管大学课程通常会涵盖前两个领域，但对数学和统计学的理解往往不足。现有的教材通常只用少量章节介绍数学背景，而本书则更加系统地介绍了机器学习所需的核心数学概念。

为何需要撰写这样一本书？

机器学习本质上是一种数学表达形式，它利用数学工具来解决实际问题。通过这种方式，我们可以更好地理解机器学习算法的设计原理和智能的本质。本书不仅提供了数学概念在机器学习中的应用实例，还通过具体案例展示了这些概念的实际价值。此外，本书还提供了大量补充资源，帮助读者深入学习相关主题。

目标读者

本书适合所有对机器学习感兴趣的人群，尤其是那些希望深入了解机器学习背后数学原理的读者。无论您是大学生、在职人员还是在线课程的学生，只要具备一定的中学数学和物理基础，都可以从本书中受益。本书采用严谨的数学风格，旨在帮助读者准确理解机器学习的基本概念。

书籍结构

本书分为两大部分：

第一部分：数学基础 - 第1章：引言和动机 - 第2章：线性代数 - 第3章：解析几何 - 第4章：矩阵分解 - 第5章：向量微积分 - 第6章：概率和分布 - 第7章：连续优化

第二部分：机器学习核心问题 - 第1章：模型与数据 - 第2章：线性回归 - 第3章：主成分分析 - 第4章：高斯混合模型 - 第5章：支持向量机

数学在机器学习中的应用

本书通过具体实例说明了如何将数学概念应用于机器学习中。例如，向量和矩阵被用来表示数据，概率论用于量化不确定性，而优化技术则用于寻找最优解。

通过这种方式，读者不仅可以掌握机器学习的核心概念，还能深入了解其背后的数学原理。本书的目标是帮助读者建立一个坚实的基础，从而更好地理解和应用机器学习技术。