1800页33章数学方法精要笔记 —深入数学建模， 机器学习和深度学习的数学基础

推荐来自Yuguang Yang 在美国攻读博士期间上的上课笔记，共有1800页33章数学方法精要笔记，值得关注！

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在信息爆炸的当今，大到企业巨头的经营方向， 小到和日常生活相关的人工驾驶等领域，数学建模和人工智能都对信息数据的收集、处理、解释以及做出决策将起到至关重要的作用。负责开发模型和算法的一线科学家和工程师， 都需要有坚实的数学基础。相信有许多所有对数学建模，机器学习和深度学习深感兴趣的小伙伴，有一定的基础却常常被繁杂的定理和错综的模型所困—— 那么这本书就是一部可供随时查阅，帮助大家融会贯通的宝典。

本书有以下几大亮点：

1. 理论与实践相结合，学以致用。内容详尽，涵盖范围广。

a. 全书干货多覆盖范围广， 包含~100个核心算法， 约300个示意图。例子丰富，且绝大部分定理都有证明。

b. 本书凝聚了作者多年数学建模和机器学习研究和实战经验。根据应用领域， 本书总结并深入讲述传统方法到前沿的深度学习和强化学习算法，帮助读者迅速抓住重点，减少弯路。

2. 便于学习查找，由浅入深，步步为营，多用示意图以助读者理解

a. 本书的算法和定理证明中常常引用相关的其他章节, 循序渐进，有助于读者建立树状知识脉络，一网打尽相关知识点。

b. 本书例子详实并多伴有示意图，清晰易懂。作者基于多年实践，总结并对易混淆的概念进行比对，帮助读者更加扎实掌握相关内容。

https://github.com/yangyutu/EssentialMath

全书GitHub 地址： https://github.com/yangyutu/EssentialMath

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