书籍介绍
零基础读者应如何快速入门机器学习？数学基础薄弱的读者应如何理解机器学习中的数学原理？这些正是本书要解决的问题。本书从数学基础知识入手，通过前3章的介绍，帮助读者轻松复习机器学习涉及的数学知识；然后，通过第4-第13章的介绍，逐步讲解机器学习常见算法的相关知识，帮助读者快速入门机器学习；后，通过第14章的综合实践，帮助读者回顾本书内容，进一步巩固所学知识。
《机器学习的数学原理和算法实践》适合对机器学习感兴趣但数学基础比较薄弱的读者学习，也适合作为相关专业的学生入门机器学习的参考用书。
大威，本名张威，西安交通大学工科试验班（工管贯通班）硕士毕业，信息系统项目管理师（高级资质）、高级经济师、中国计算机学会会员、中国通信学会会员。拥有多年数据建模、数据挖掘与商业咨询经验，现就职于某行业领先的大数据公司，负责大数据产品及人工智能产品的规划设计管理工作。
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用户评论
我宣布这才是机器学习小白入门最佳选择：背景➕原理➕应用➕代码一个不缺，通俗易懂。
线性代数部分的章节讲解十分出彩，函数和矩阵的类比十分给人启发，特别是PCA部分尤其全面，其他概念性的基础知识也很浅显易懂。
但是一涉及到进阶的理论部分，还是难以避免“从零开始”系列的书籍的一些可能的通病：基础部分能很快带你入门，但是稍有进阶的理论知识，区区一章十几页纸很难讲清楚，比如SVM，跳跃性很大。这是难免的，因为这需要较为扎实的前置知识基础。
不过，这本书的目的已经达到了，能够给初学者建立一个较全面的知识体系，树立起了学科的主干，剩下的分支需要读者花费更多的精力自己去完善。4星鼓励！整体而言很不错，近年来机器学习的入门书籍有发展得越来越好的势头，希望在广大机器学习从业者锲而不舍的努力下，我们能做出更好的教程，走得更远！
写这书的人太他妈有用户思维了！！
逻辑很清晰，直击认知要害不像很多又长又臭的书，读下来有一种美感。
第一部分的数学基础知识部分打满分，言简意赅并且归纳到位，可以后续的机器学习方法部分有点走马观花之感，蜻蜓点水之后简单的调个包就没了，扣掉两颗星