【机器学习基础最新版】（Mathematics for Machine Learning），417页pdf

由Marc Peter Deisenroth，A Aldo Faisal和Cheng Soon Ong撰写的《机器学习数学基础》“Mathematics for Machine Learning” 最新版417页pdf版本已经放出，作者表示撰写这本书旨在激励人们学习数学概念。这本书并不打算涵盖前沿的机器学习技术，因为已经有很多书这样做了。相反，作者的目标是通过该书提供阅读其他书籍所需的数学基础。这本书分为两部分：数学基础知识和使用数学基础知识进行机器学习算法示例。值得初学者收藏和学习！

目录

Part I: 数据基础

• Introduction and Motivation
• Linear Algebra
• Analytic Geometry
• Matrix Decompositions
• Vector Calculus
• Probability and Distribution
• Continuous Optimization

Part II: 机器学习问题

• When Models Meet Data
• Linear Regression
• Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis
• Density Estimation with Gaussian Mixture Models
• Classification with Support Vector Machines