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当初，终于不单纯由于考试的需求而开始注重对数学的学习和钻研了——是否过于乐观~~
机器学习的衰亡，人工智能时期的到来，让数学显得尤为首要，无论是关于普通的工程技术人员，仍是关于公众而言。
在机器学习或人工智能畛域中，有各种算法、模型，如同武侠们的各类工夫，江湖中的大侠往往以深挚的内功驱动某种招式，好比九阴真经、吸星大法、小无相功。
那末，机器学习的“内功”是甚么呢？
谜底不是吐纳运气之法，而是——数学。
那末“数学内功”需求修炼到甚么水平能力研习机器学习呢？
以我的教训，研习机器学习所需求的最低数学根底，至关于大学理工科的初等数学（下列简称高数）内容。“早就还给教师了”——不少人如斯感叹，也因此对机器学习望而生畏。实则否则，只有现在正常地修完了一切课程（无妨以经过考试为规范），“高数内功”就曾经被教师教授给你了，在有生之年是无奈自行去除的。只不外，因为种种缘故，它没有被激起出来而已。
《机器学习数学根底》一书就是要帮忙读者将曾经被灌注在大脑里的“高数内功”激起出来——留意，不是从新“灌输”一遍。
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所以，本书所引见的数学内容不是高数的翻版，而是默许读者曾经将一些最根本的高数常识内化了。我只是按照集体教训，遴选与机器学习无关的内容，唤醒读者大脑中觉醒已久的“数学潜认识”，疏导读者斗胆地进入机器学习畛域。
本书编排
按照以上目的，本书内容做了如下支配：
不将微积分的无关内容作为独立章节，由于这些内容在高数中是重点，所以置信读者曾经对其有了根本的理解。但为了便利读者，在本书的附录和在线材料中，咱们分别提供了无关微积分的根本常识。以机器学习的间接需求为规范，选择根本的数学内容，从工程运用的角度给予引见。个别的数学教材因聚焦于谨严的数学内容而疏忽了工程运用，而个别的机器学习材料又不足相干的数学根底引见—乃至有不少分歧“数学之理”之处，学习者看后仅“知其然”，但“不知其所以然”，乃至感到“茫然”。本书旨在帮忙读者经过工程理论，买通数学根本概念和机器学习之间的壁垒。所以，在数学常识之后，读者会看到它们是如安在机器学习中运用的。书中省略了一些严格的数学证实，这是本书不同于数学教材的首要方面，但这其实不象征着数学证实不首要。假如读者对无关数学证实感兴致，能够参阅本书提供的在线材料（http://math.itdiffer.com/）。再次强调，不要将本书当做数学教材，本书不会见面俱到地引见高数内容。
惯例数学教材的构造，个别是先引见概念、定理及其证实，而后讲授例题，以及适当的习题，书的最初会附上习题的参考谜底。
本书则否则。当你浏览的时分，会觉得本书更像一个无数学教训的人引见他本人的心得领会。
因此，这本书不会着重于“解题”技巧的训练，书中也调演示一些手工计算，但这么做的目的是帮忙读者了解某些概念，更繁杂的计算都会用编程言语完成——本书采取Python言语，但书中其实不会引见这类言语的使用办法，请读者自行解决编程言语问题（可参考“跟老齐学Python”系列图书）。
假如不进行拣选，那末针对机器学习的数学内容，不是一本书可以彻底涵盖的，即便能，那也将是一本超级厚的书，不只会减少读者的经济担负，并且更会让得多人大功告成。
但斟酌到不同读者有不同的需求，因此会在本书的在线材料中公布增补内容，包罗但不限于：
某些定理、论断的证实机器学习原理的数学推导微积分无关内容（供不相熟微积分的读者参考）本书勘误和增删其余增补材料当读者浏览本书注释的时分，可能会觉得“不很数学”，或者“很不数学”，这其实也是我的写作目的，就犹如后面所说，要将读者脑子中已有的“数学”激起起来，假如书中内容“很数学”，浏览起来就容易昏昏欲睡，拔苗助长。确定有读者要看“很数学”的内容，为了知足这部份需求，在本书的在线材料中会专门提供。（http://math.itdiffer.com/）
学习办法倡议
上面仅就学习办法问题，提几点参考意见，但愿能有助于浏览和使用本书。
在讲学习办法以前，还要啰嗦一个题外话，这是由于市面上正在盛行着各类以“多、碎、省”为中心的读书办法——多，好比一年读50本书，对普通人而言，不少；碎，抽空看点，所谓“碎片化学习”；省，本人不耗损甚么脑力，乃至于“本人不读，让他人读给本人听”。
《机器学习数学根底》这本书，也许不合适用此类办法浏览，它读起来其实不会带来任何轻松愉悦之感。假如“面朝大海、春暖花开”，品着咖啡，读着书，放在眼前的一定不是这本。
然而，假如你选定了职业开展标的目的，要在人工智能畛域有所作为，就不要在意“大海”、“花开”和“咖啡”，而是以坚决的意志，祥和的心态，耐患了孤单，坐得住冷板凳，持之以恒，勇于啃下“硬骨头”。《机器学习数学根底》就是助力于这样的你，也只要这样的你能力领会到“Knowledge is power”，将书中“硬核”常识融汇成为本人的竞争力。
读这本书，确定不要奢望“多、碎、省”。一种古已有之的读书办法“不动翰墨不读书”，十分合适。这类办法强调读书进程要“动笔”，就本书而言，动笔包罗（下列两点缺一不成）：
在书中勾勒重点、难点和疑点，标注本人的了解；跟随书中引见进行推导，从而相熟每个论断的前因后果。“不动翰墨不读书”，是逐句逐字地“慢读”，是铢积寸累地“死磕”，是“积跬步”“至千里”，是“锲而不舍，金石可镂“。如斯读过的书，才会内化为本人的常识，成为“出产力”的“power”。
“不动翰墨不读书”是我提供的第一个浏览本书的倡议。
另外，我在这本书中始终倡导将计算机顺序应用到数学的学习中，特别是这本《机器学习数学根底》，更要用顺序完成各种数学运算和算法，如斯，读者就知道了从数学根底常识到机器学习实践和理论的完成途径。
因此，第二个浏览本书的倡议就是要“敲代码”，不克不及止步于“动笔”。
书中的代码，都是以 Python 编程言语完成，这方面假如读者不足前置常识，能够拜候 www.itdiffer.com 网站，我在该网站上公布了一套在线收费的《Python 彻底自学教程》，供参考。诚然，亦可以使用其余学习材料。
经过“敲代码”，能让你体验到数学的根本实践和机器学习理论的结合，从而对二者都能有更粗浅意识，为尔后专门学习无关机器学习相干实践和理论奠定深挚根底。
支持用“多、碎、省”读书办法浏览本书，并非倡导“怀旧式”读书。在网络时期，“读书”也要“网络化”，也要“互联互通”。
无庸置疑，互联网上的常识堪称“海量”。浏览本书时，遇到难题、疑难，乃至于作者的过错等，均可以借助互联网给予解决。
网上有不少针对本书中某个常识点的专题内容，经过这些可以帮忙读者深入对该常识点的了解，乃至超出本书的论述。
所以，十分倡议在浏览本书的过程当中，及时地运用互联网，搜寻某个概念、定理等无关内容，以书中的讲述为支点，参考搜寻到的相干内容，向更广、更深的层面适量拓展，从而用古代伎俩“把书读厚”。
与本书配套的网站 http://math.itdiffer.com/ 是基于此设法推出的，固然仅仅一个网站略显薄弱，若运用网络则会有更多参考。
读书虽然是很个体的流动，但也不排斥相互交流。如今，不管是线上仍是线下，都有“读书人”组织的交流流动。结合本书，我也倡导读者之间互相交流、启示，“三人行，必有吾师”，我也违心参预其中。在 http://math.itdiffer.com/ 中曾经公布了一个交流群，供读者选用。
以上所言的学习办法，仅仅是倡议，因为个体差别，读者更应按照集体详细状况而定学习之法。愿本书能成为你在机器学习标的目的开展的垫脚石。
作者简介
齐伟，江湖名号老齐
已在代码世界耕耘多年，并前后出版了《跟老齐学Python：轻松入门》《跟老齐学Python：Django实战》《跟老齐学Python：数据剖析》《Python大学实用教程》《数据筹备和特点工程》等图书。
微信大众号：老齐教室
假如本书能在某种水平上激活躲藏于读者大脑中已久的数学常识，那末请感激你的大学教师，是他们播下了智慧的种子；假如看完本书仍然处于数学的懵懂之中，则倡议利用本书在线材料。
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从读者需要登程，精心提炼机器学习所需数学根底常识无门坎，艰深易懂，重视读者感触，既好学，又实用基于Python，从运用角度论述数学在机器学习中的运用选用少量工程理论案例，买通数学根底与机器学习间的壁垒
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