內容簡介

這是一本具有高中數學知識就能讀懂的機器學習圖書，書中通過大量程序實例，將復雜的公式重新拆解，詳細、清晰地解讀了機器學習中常用的數學知識，一步步帶領讀者進入機器學習的領域。

本書共22章，主要講解了數據可視化、math模塊、sympy模塊、numpy模塊、方程式、函數、最小平方法、集合、概率、貝葉斯定理、指數、對數、歐拉數、邏輯函數、三角函數、大型運算符、向量、矩陣與線性回歸等數學知識。

本書語言簡明，案例豐富，實用性強，適合有志于機器學習領域的研究者和愛好者、海量數據挖掘與分析人員、金融智能化從業人員閱讀，也適合作為高等院校機器學習相關專業的教材。