具体描述
From self-driving cars and recommender systems to speech and face recognition, machine learning is the way of the future. Would you like to learn the mathematics behind machine learning to enter the exciting fields of data science and artificial intelligence? There aren't many resources out there that give simple detailed examples and that walk you through the topics step by step. This book not only explains what kind of math is involved and the confusing notation, it also introduces you directly to the foundational topics in machine learning. This book will get you started in machine learning in a smooth and natural way, preparing you for more advanced topics and dispelling the belief that machine learning is complicated, difficult, and intimidating.
作者简介
Richard Han earned his Ph.D. in Mathematics from the University of California, Riverside. He has created many successful online math courses ranging from linear algebra and discrete math to machine learning.
目录信息
读后感
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用户评价
这本书的附录部分，是我个人认为价值被严重低估的宝藏区域。通常，附录只是用来堆放一些不太常用的公式或术语表，但在这里，它被构建成了一个高效的“速查手册”和“预备知识重塑站”。比如，其中关于复数和欧拉公式的章节，虽然简单，但用一种非常清晰的几何视角重新解释了它们在傅里叶分析中的基础作用，这对于那些高中数学知识已经有些模糊的读者来说，是极好的“暖身运动”。更实用的是，作者还专门开辟了一块区域，对比了不同数学工具在特定机器学习场景下的优劣——比如，何时使用L1范数，何时更倾向于使用L2范数，并从凸优化和正则化的角度进行了直观的比较分析。这种将理论知识与具体应用场景进行高频联动的编排方式，使得这本书的参考价值远远超出了单纯的学习教材范畴，更像是一本可以随时翻阅、提供洞察力的工具书。它让我感觉手中的这本书，是经过深思熟虑、面向长期使用的工具，而非短期速成的读物。
评分这本书的封面设计得很有现代感，线条简洁流畅，配色方案也很大胆，以深蓝色和亮橙色为主，给人一种专业又不失活力的感觉。装帧质量非常扎实，纸张的触感也很好，阅读起来非常舒适，即便是长时间翻阅也不会感到疲劳。我很欣赏作者在排版上的用心，清晰的章节划分和恰到好处的留白，让复杂的数学概念在视觉上得到了很好的梳理。特别是书中对公式的呈现，采用了清晰易读的字体，并且对关键公式进行了加粗和高亮处理，这对于我这种在阅读过程中需要反复对照定义的读者来说，简直是福音。而且，书中的图表质量极高，色彩饱满，信息密度适中，比如用来解释向量空间投影的那几张插图，简直是教科书级别的优秀范例，一下子就将我脑中模糊的概念具象化了。这本书的整体视觉体验，足以让它在众多技术书籍中脱颖而出，让人有一种立刻沉浸其中的冲动。翻开第一页，就能感受到编辑团队在细节打磨上的功力，每一个脚注、每一个图例说明，都显得那么恰到好处，体现了对目标读者群体的深刻理解。
评分作为一名对数学背景要求很高的技术学习者，我必须承认，市面上很多宣称面向工程实践的数学书籍，往往在严谨性上有所妥协，要么推导过程过于跳跃，要么干脆用“你知道即可”来敷衍关键步骤。然而，这本书在这方面做得非常出色，它在保持实践导向的同时，对核心定理的证明过程进行了细致入微的阐述。例如，在讲述最优线性回归模型的最小二乘法推导时，作者没有止步于简单的矩阵求导，而是完整地展示了如何通过对损失函数的拉普拉斯展开来求解解析解，每一步的理由都阐述得清清楚楚。这种对数学“为什么”的深度挖掘，极大地提升了我的理论内功，让我不再满足于只是会套用公式，而是真正理解了算法背后的数学原理和局限性。对于需要进行模型优化或开发新算法的读者来说，这种扎实的理论根基是至关重要的，这本书显然是花了大力气去构建这种深度理解的桥梁。
评分这本书的结构设计，简直是为自学者量身定做的一套精密的学习地图。它的章节组织并非是简单的知识点堆砌，而是遵循了一个非常清晰的“由浅入深，层层递进”的逻辑流。作者巧妙地将机器学习中频繁依赖的数学分支——比如线性代数、微积分、概率论——进行了模块化处理，但最绝妙的是，他没有将这些模块完全割裂开来。在介绍梯度下降法时，他会毫不突兀地回顾之前铺垫过的多元函数求导和链式法则，这种即时性的回顾机制，确保了知识的即时应用和巩固。更值得称赞的是，每一章末尾都设计了“挑战性回顾”环节，这些习题的难度梯度设置得非常合理，从基础应用到需要融会贯通才能解决的综合题，覆盖面极广。我特别喜欢其中的“应用案例解析”，它们总是能立刻将我们刚刚掌握的数学工具，投射到实际的算法模型中去，让我清晰地看到自己所学知识的真正价值所在，这才是驱动我继续学习的最大动力。
评分我得说，这本书的语言风格真是太独特了，它成功地在“严谨的学术深度”和“平易近人的叙述口吻”之间找到了一个绝妙的平衡点。作者似乎深谙读者的痛点，每当引入一个需要高度抽象思维的定理时，他总会先用一种非常生活化的比喻来铺垫，比如解释拉普拉斯算子时，居然联系到了水波扩散的场景，一下子就把那种“看不见摸不着”的微分算子变得具象可感了。这种叙事方式极大地降低了初学者的心理门槛，让原本枯燥的数学推导过程变成了一场充满发现乐趣的探索之旅。与我之前读过的几本教材相比，这本书的行文更像是一位经验丰富、极富耐心的导师在耳边低语，而不是冰冷的机器在输出信息。它不追求用最晦涩的术语来炫耀知识的深度，而是专注于确保每一个概念的逻辑链条都是完整且可被消化的。这种亲和力，让我在面对高阶的概率论和统计学章节时，也保持了极高的阅读热情，很少产生想跳读或放弃的念头。
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