機器學習數學 項目詳細介紹

項目概述

Mathematics for Machine Learning 是由 Marc Peter Deisenroth、A. Aldo Faisal 和 Cheng Soon Ong 合著的一本教材，於2020年由劍橋大學出版社出版。該項目旨在為機器學習學習者提供必要的數學基礎，而不是專注於高級機器學習技術。

項目目標

該書的目標是激勵人們學習數學概念，而不是涵蓋高級機器學習技術，因為已有大量書籍在做這件事。相反，作者的目標是提供閱讀其他書籍所需的必要數學技能。

核心特點

1. 免費獲取

作者承諾"我們將保持這本書的PDF版本免費提供"

2. 實用導向

理解機器學習所需的基本數學工具包括線性代數、解析幾何、矩陣分解、向量微積分、優化、概率和統計

3. 簡潔性

作者表示"我們的目標是保持這本書相當簡短，所以我們不會涵蓋所有內容"

書籍結構

該書分為兩個主要部分：

Part I: Mathematical Foundations（數學基礎）

• 線性代數
• 解析幾何
• 矩陣分解
• 向量微積分
• 優化理論
• 概率與統計

Part II: Central Machine Learning Problems（核心機器學習問題）

該書使用這些概念推導四種核心機器學習方法：線性迴歸、主成分分析、高斯混合模型和支持向量機

目標讀者

對於具有數學背景的學生和其他人，這些推導提供了機器學習教材的起點

學術評價

該書獲得了學術界的高度評價：

McGill大學 & Facebook的Joelle Pineau：

"這本書很好地涵蓋了機器學習的所有基本數學概念。我期待與學生、同事以及任何有興趣建立對基礎知識紮實理解的人分享它"

Microsoft Research Cambridge的Christopher Bishop：

"機器學習領域近年來發展迅速，成功應用的範圍越來越令人印象深刻。這本綜合性教材涵蓋了支撐現代機器學習的關鍵數學概念，重點關注線性代數、微積分和概率論"

加州大學柏克萊分校的Pieter Abbeel：

"這本書對支撐現代機器學習的數學進行了精美的闡述。強烈推薦給任何想要一站式獲得機器學習基礎深入理解的人"

項目資源

官方網站

• 主網站：https://mml-book.com
• GitHub頁面：https://mml-book.github.io/

作者信息

• Marc Peter Deisenroth - Twitter: @mpd37
• A. Aldo Faisal - Twitter: @AnalogAldo
• Cheng Soon Ong - Twitter: @ChengSoonOng

獲取方式

• 免費PDF版本可從官網下載
• 印刷版本通過劍橋大學出版社出版
• 支持材料和勘誤在官網持續更新

補充資源

其他人已經創建了支持本書材料的資源，包括：

• 習題解答
• Jupyter notebooks
• 相關的學習材料和擴展閱讀

項目意義

這個項目填補了機器學習教育中的一個重要空白，傳統上這些主題在不同的課程中教授，使數據科學或機器學習學生難以建立統一的數學基礎。通過提供一個綜合的數學框架，該項目為學習者提供了進入機器學習領域所需的堅實基礎。