这，就是机器学习数学应该学的内容！

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《机器学习的数学》 这本书的目标是为大家学好机器学习打下坚实的数学基础,用最小的篇幅精准地覆盖机器学习所需的 数学知识体系。 全书由8章构成，包括 一元函数微积分、线性代数与矩阵论、多元函数微积分、最优化方法、概率论、信息论、随机过程、图论。 全书结构合理，内容紧凑，讲解深入浅出，对新手非常友好。 PDF下载好了，大家可以大家可以添加小助手获取（长按二维码图片 添加既可），记得发送文章标题截图给小助手哦! 第1章 ：介绍一元函数微积分的核心知识，包括有关基础知识、一元函数微分学、一元函数积分学，以及常微分方程，它们是理解后面各章的基础。 第2章 ：介绍线性代数与矩阵论的核心知识包括向量与矩阵、行列式、线性方程组、矩阵的特征值与特征向量、二次型，以及矩阵分解，它们是学习多元函数微积分 ………………………………