Mathematics for Machine Learning 项目详细介绍

项目概述

Mathematics for Machine Learning 是由 Marc Peter Deisenroth、A. Aldo Faisal 和 Cheng Soon Ong 合著的一本教材，于2020年由剑桥大学出版社出版。该项目旨在为机器学习学习者提供必要的数学基础，而不是专注于高级机器学习技术。

项目目标

该书的目标是激励人们学习数学概念，而不是涵盖高级机器学习技术，因为已有大量书籍在做这件事。相反，作者的目标是提供阅读其他书籍所需的必要数学技能。

核心特点

1. 免费获取

作者承诺"我们将保持这本书的PDF版本免费提供"

2. 实用导向

理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、优化、概率和统计

3. 简洁性

作者表示"我们的目标是保持这本书相当简短，所以我们不会涵盖所有内容"

书籍结构

该书分为两个主要部分：

Part I: Mathematical Foundations（数学基础）

• 线性代数
• 解析几何
• 矩阵分解
• 向量微积分
• 优化理论
• 概率与统计

Part II: Central Machine Learning Problems（核心机器学习问题）

该书使用这些概念推导四种核心机器学习方法：线性回归、主成分分析、高斯混合模型和支持向量机

目标读者

对于具有数学背景的学生和其他人，这些推导提供了机器学习教材的起点

学术评价

该书获得了学术界的高度评价：

McGill大学 & Facebook的Joelle Pineau：

"这本书很好地涵盖了机器学习的所有基本数学概念。我期待与学生、同事以及任何有兴趣建立对基础知识扎实理解的人分享它"

Microsoft Research Cambridge的Christopher Bishop：

"机器学习领域近年来发展迅速，成功应用的范围越来越令人印象深刻。这本综合性教材涵盖了支撑现代机器学习的关键数学概念，重点关注线性代数、微积分和概率论"

加州大学伯克利分校的Pieter Abbeel：

"这本书对支撑现代机器学习的数学进行了精美的阐述。强烈推荐给任何想要一站式获得机器学习基础深入理解的人"

项目资源

官方网站

• 主网站：https://mml-book.com
• GitHub页面：https://mml-book.github.io/

作者信息

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

获取方式

• 免费PDF版本可从官网下载
• 印刷版本通过剑桥大学出版社出版
• 支持材料和勘误在官网持续更新

补充资源

其他人已经创建了支持本书材料的资源，包括：

• 习题解答
• Jupyter notebooks
• 相关的学习材料和扩展阅读

项目意义

这个项目填补了机器学习教育中的一个重要空白，传统上这些主题在不同的课程中教授，使数据科学或机器学习学生难以建立统一的数学基础。通过提供一个综合的数学框架，该项目为学习者提供了进入机器学习领域所需的坚实基础。