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作者简介

孙博，苏州工业园区高技能领军人才，机器 学习 爱好者，擅长 软件 算法 和软件结构 设计 。曾在CSDN及多个知名博客网站发表多篇 技术 文章，深受读者喜爱。目前任公司CTO，主持校企合作实习平台的建设和搞笑的软件培训 工作 。

内容简介

《机器学习中的 数学 》是一本系统介绍机器学习中涉及的数学知识的入门图书，《机器学习中的数学》从机器学习中的数学入门开始，以展示数学的友好性为原则，讲述了机器学习中的一些常见的数学知识。机器学习作为 人工智能 的核心技术，对于数学基础薄弱的人来说，其台阶是陡峭的，《机器学习中的数学》力争在陡峭的台阶前搭建一个斜坡，为读者铺平机器学习的数学之路。

《机器学习中的数学》共19章，分为线性代数、高等数学和 概率 3个组成部分。第 1 部分包括向量、向量的点积与叉积、行列式、代数余子式、矩阵、矩阵和方程组、矩阵的秩、逆矩阵、高斯—诺尔当消元法、消元矩阵与置换矩阵、矩阵的LU分解、欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、夹角余弦等；第2部分包括导数、微分、不定积分、定积分、弧长、偏导、多重积分、参数方程、极坐标系、柱坐标系、球坐标系、梯度、梯度下降算法、方向导数、线性近似、二阶近似、泰勒公式、牛顿法、zuixiao二乘法、求解极值、拉格朗日乘子法、KKT条件、欧拉—拉格朗日方程等；第3部分包括概率、 古典 概型、几何概型、互斥事件、独立事件、分布函数、离散型分布、连续型分布等。

《机器学习中的数学》内容全面， 语言 简练，实例典型，实用性强，立足于“友好数学”，与机器学习完美对接，适合想要了解机器学习与深度学习但数学基础较为薄弱的程序员 阅读 ，也适合作为各大高等院校机器学习相关专业的教材。机器学习及数学爱好者、海量 数据 挖掘与分析人员、 金融 智能 化从业人员等也可选择《机器学习中的数学》参考学习。

孙博，苏州工业园区高技能领军人才，机器学习爱好者，擅长软件算法和软件结构设计。曾在CSDN及多个知名博客网站发表多篇技术文章，深受读者喜爱。目前任公司CTO，主持校企合作实习平台的建设和搞笑的软件培训工作。

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