机器学习是一门将人类知识和推理过程提炼为适合机器和工程自动化系统处理的技术。随着机器学习的应用日益广泛，相关软件包也越来越易于使用，因此底层的技术细节逐渐被简化，对使用者来说变得透明。然而，这也带来了一定的风险，即用户可能不了解算法背后的数学原理，从而忽视了机器学习算法的局限性。

对于那些希望深入了解机器学习算法技术细节的研究人员来说，目前面临的主要挑战包括：

• 掌握编程语言和数据分析工具。
• 理解大规模计算及其相关框架。
• 学习数学和统计学，以及如何将这些知识应用于机器学习算法。

在大学中，机器学习入门课程通常会在早期阶段涵盖一些基础知识。由于历史原因，这类课程往往由计算机科学系开设，学生通常会接触到前两个领域的知识，但对数学和统计学的学习相对较少。

现有的机器学习教材主要关注算法和方法，并假设读者已经具备一定的数学和统计学背景。因此，这些书籍只会用一到两章来介绍一些基础数学知识，或者将其放在书的开头或作为附录。许多希望深入研究机器学习方法的人不得不花费大量时间去搜集和学习分散的数学基础知识。经过多年的教学经验，我们发现高中数学水平与阅读标准机器学习教材所需的数学水平之间存在较大差距。

这本书专注于机器学习的基本概念及其背后的数学基础，整合了所有知识点，旨在解决机器学习应用和数学基础知识之间的脱节问题。

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