• 补充拓展资料

• 本书目前最新印次：2022年9月第2次印刷

• Github 上的 Markdown 文档：https://github.com/qiwsir/Math4ML_book/blob/main/corrigendum.md
• 百度网盘下载 PDF 文档：链接: https://pan.baidu.com/s/1OOimHFaTJ-CxmeCvnADFPQ 提取码: d3a5

• 研途学堂：机器学习数学基础视频教程

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说明：此前源码放在了 gitee 上，但是近期该网站更改开源政策，如果要开源需要单独申请。故本书无法再向读者提供基于该网站仓库的源码支持，现更改到如下地址。

• Github 仓库：https://github.com/qiwsir/MML
• 百度网盘下载源码：链接: https://pan.baidu.com/s/1_SBAdUaaG2GyVUZwcn8_rQ 提取码: eptb

Gitee：https://gitee.com/qiwsir/mml

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6. 入群后，若因群内信息未能满足个人需要而对自己造成了任何精神、肉体等方面的伤害，皆非本群之责任。以上已经反复提醒“入群需谨慎”。

7. 本群仅仅是一个松散的学习交流空间，非《机器学习数学基础》这本书标配，读者所支付的购书款中不包含本 QQ 群以及其中的任何内容。

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《机器学习数学基础》目录（含章节选读）：

👉：思维导图，建议用大显示器（越大越好。请读者自备，本书作者无义务提供）打开浏览，效果更好，能从全局了解所有的知识结构。注：思维导图中的微积分内容，并未包含在本书中，理由见本书的「前言」有关内容。

• 本书的阅读和使用方法

• 前言

• 视频节选

  • 001数学让开发者突破职业发展天花板
  • 002激活潜藏于大脑中的数学知识

• 第1 章向量和向量空间

  • 1.1 向量
  • 1.2 向量空间
  • 1.3 基和维数
  • 1.4 内积空间
    • 1.4.2点积和欧几里得空间
  • 1.5 距离和角
    • 1.5.4 角度
    • 👉视频课程节选：通过距离实现分类的数学原理
  • 1.6 非欧几何

• 第2章 矩阵

  • 2.1 基础知识
  • 2.2 线性映射
    • 2.2.4 齐次坐标系
  • 2.3 矩阵的逆和转置
  • 2.4 行列式
  • 2.5 矩阵的秩
  • 2.6 稀疏矩阵
    • 2.6.2 稀疏矩阵压缩
  • 2.7 图与矩阵
    • 2.7.2 邻接矩阵

• 第3章 特征值和特征向量

  • 3.1 基本概念

    • 3.1.1 定义

  • 3.2 应用示例

  • 3.3 相似矩阵

  • 3.4 正交和投影

  • 3.5 矩阵分解

  • 3.6 最小二乘法（1）

• 第4章 向量分析

  • 4.1 向量的代数运算

  • 4.2 向量微分

  • 4.3 最优化方法

    内容节选：

    • 4.3.2 最小二乘法（2）

  • 4.4 反向传播算法

• 第5章 概率

  • 5.1 基本概念

  • 5.2 贝叶斯定理

  • 5.3 随机变量和概率分布

    内容节选：

    • 幂律分布

  • 5.4 随机变量的和

  • 5.5 随机变量的数字特征

• 第6章 数理统计

  • 6.1 样本和抽样

  • 6.2 点估计

  • 6.3 区间估计

  • 6.4 参数检验

    内容节选：

    • 6.4.5 用假设检验比较模型

  • 6.5 非参数检验

• 第7章 信息与熵

  • 7.1 度量信息
  • 7.2 信息熵
  • 7.3 联合熵和条件熵
  • 7.4 相对熵和交叉熵
  • 7.5 互信息
  • 7.6 连续分布

• 后记

• 全部勘误和修订内容
• 重要更正第1号：过渡矩阵和坐标变换推导

本书中的源码是使用 Python 语言，并基于 Jupyter 演示。对 Jupyter 以及有关 Python 等语言不熟悉的读者，请参阅如下相关资料：

• 学习 Python 语言的资料（以下任选一项或多项）
  • 书籍：Python 完全自学教程（本书为免费开源图书）
  • 与《Python 完全自学教程》配套的视频课程：https://bfw.xet.tech/s/3cMBcz
  • 书籍：跟老齐学 Python：轻松入门
  • 书籍：Python 大学实用教程
• 学习 Jupyter 以及 NumPy、Pandas、Scikit-learn 等机器学习常用工具的资料：
  • 书籍：跟老齐学 Python：数据分析
  • 书籍：数据准备和特征工程
  • 视频课程：迈向数据科学家：带你玩转 Python 数据分析
• 其他有关资料：
  • 线性代数的学习方法
  • 提问的智慧

这个页面的说明比较啰嗦。没办法，主要是防杠。就这样了，还防不胜防呢。