具体描述
《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，本书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，本书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本书参考学习。
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。
目录信息
读后感
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用户评价
说实话，市面上很多声称是“数学基础”的书籍，读起来就像在啃一本厚厚的纯数学教科书，等你翻完最后一个章节，已经对机器学习本身产生了疏离感。但《机器学习中的数学》这本书的编排哲学，明显是以应用为导向的。它不是为了证明数学定理而存在，而是为了解决机器学习中的具体问题而服务。我个人对其中的信息论部分印象极其深刻。它没有将熵和互信息当作独立的理论单元来讲解，而是直接将它们置于决策树的构建过程之中，清晰地展示了“信息增益”是如何量化一个特征的有效性的。这种上下文嵌入式的学习方法，让那些原本抽象的概念立刻变得具象化和实用化。再比如，在讨论正则化时，L1和L2范数被清晰地解释为对模型复杂度的不同惩罚机制，L1的稀疏性是如何自然而然地从其几何形状（菱形）的约束中产生的，而不是一个武断的设定。这种将数学工具的“形式”与其在模型中的“功能”紧密结合的处理方式，极大地提高了学习效率。这本书就像是一位经验丰富的老教练，他不会让你在体能训练上浪费时间，而是直接教你如何用最有效率的动作去赢得比赛。
评分这本书的排版和语言风格有一种独特的冷静与严谨，但又不像传统教材那样冷漠。它在保持数学推导的精确性的同时，融入了非常多对于“直觉理解”的引导。例如，在介绍高斯过程（Gaussian Processes）时，很多书会直接抛出核函数和协方差矩阵的定义，让人望而却步。然而，这本书却花了大篇幅来描述“在有限数据点上绘制可能的函数形态”，通过可视化地展示不同核函数如何影响我们对未知区域的“平滑度”或“波动性”的假设，使得贝叶斯回归的思想变得可以触摸。这种强调“建模假设”的讲解方式，对我理解贝叶斯方法的优势至关重要。此外，书中对优化理论的介绍也极其精炼。它没有展开复杂的凸优化理论，而是聚焦于那些机器学习中最常用的迭代方法，并且清晰地指出了每种方法（如牛顿法、拟牛顿法）的收敛速度和计算成本的权衡。这种务实的态度，让读者能够迅速地将理论知识转化为解决实际问题的工具箱，而不是停留在纯粹的理论思辨中。对于追求效率和深度兼顾的学习者来说，这本书的性价比极高。
评分这本《机器学习中的数学》的书评，简直让我茅塞顿开，感觉自己终于抓住了这门学科的核心。我之前看那些算法书，总觉得云里雾里，公式推导看着费劲，但这本书完全不同，它像是为我量身定做的“翻译官”。作者没有直接堆砌复杂的微积分和线性代数，而是巧妙地将这些数学工具融入到机器学习的每一个关键步骤中。比如讲到梯度下降时，那种对方向导数的直观解释，让我一下子明白了为什么参数会朝着那个方向更新，而不是生硬地套用公式。再比如，在谈到支持向量机（SVM）的核技巧时，它不是简单地给出高维空间的映射，而是通过几何直觉，让我理解了在高维空间中寻找最优超平面的那种优雅和必然性。这本书的结构安排也非常人性化，它从最基础的概率论讲起，层层递进，让你在不知不觉中，已经掌握了构建复杂模型的数学基础。对我这样一个数学功底一般，但又迫切想深入理解机器学习原理的人来说，它无疑是一剂良药，让我不再对那些黑箱子感到恐惧，而是充满了探索的欲望。我尤其欣赏它对统计学思想的阐述，清晰地划分了频率派和贝叶斯派的不同视角，这对于理解模型的不确定性和泛化能力至关重要。读完之后，我感觉自己看算法的眼神都变了，从过去的“怎么用”变成了“为什么能用”。
评分我最近在尝试从理论层面打磨我的数据科学技能，所以挑选了不少号称“硬核”的教材，但坦白说，大部分都让人昏昏欲睡，充满了为了炫技而堆砌的数学符号。然而，这本《机器学习中的数学》给我的感受是截然不同的——它充满了“人情味”。作者似乎非常理解初学者的痛点，他总是在一个关键的数学概念刚要让人生畏的时候，及时出现，用一个非常贴近实际应用场景的例子来软化它。我记得有一章专门讲了矩阵分解在降维中的应用，它没有直接跳到奇异值分解（SVD）的复杂定义，而是先模拟了一个数据点在不同特征空间中的投影，然后才引出SVD如何高效地找到信息损失最小的那个“最佳视角”。这种由浅入深、循序渐进的叙事方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。此外，书中对某些概念的深入探讨，比如拉格朗日乘子法在约束优化中的作用，也处理得非常到位，它不仅给出了推导过程，还解释了“为什么必须用这个方法”，这种对“为什么”的执着，恰恰是区分“调包侠”和真正工程师的关键。这本书的价值不在于教会你如何写出最快的代码，而在于让你彻底明白代码背后的原理，让你的每一个模型选择都有坚实的数学依据支撑。
评分读完这本《机器学习中的数学》，最大的感受是“豁然开朗”后的“踏实”。它成功地弥合了理论与实践之间的鸿沟，让我明白了，那些看似复杂的机器学习算法，其核心逻辑是多么的简洁和优雅，只不过被包裹在了数学的外衣之下。其中关于矩阵微分的介绍，是我读过所有相关书籍中处理得最清晰的一个。它没有纠结于复杂的指标符号和求导法则的冗余变化，而是聚焦于链式法则在向量和矩阵运算中的应用精髓，配以恰当的例子，比如对损失函数求梯度时的向量化表达，使得原本让人头疼的计算过程变得清晰可循。另一个让我印象深刻的地方是对“假设检验”的重新审视，作者将其与模型评估的统计显著性联系起来，提醒我们不要过度自信于一次测试集上的好结果，而是要从更宏观的统计框架下看待模型的鲁棒性。这本书的深度是足够的，它能让你在博士生的讨论中不掉链子；同时，它的广度也是足够的，能让你在面对新的、未知的模型架构时，迅速地通过数学视角去反推其可能依赖的优化目标和概率假设。它不是一本让你看完就能马上写出SOTA论文的书，但它绝对是一本能让你在未来任何时候，面对新的机器学习浪潮时，都能迅速掌握其内在数学逻辑的“内功心法”。
评分比我的高数同济第六版还差……
评分内容全面，讲述比较生动。 但是章节编排有点奇怪，比如极值放在梯度下降的后面，塞在牛顿法和拉格朗日乘子之间。
评分通俗易懂..
评分比我的高数同济第六版还差……
评分通俗易懂..
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