机器学习前先把数学补上：这本教材可以免费下载
看机器学习教程时被卡住，十次里有八次不是卡在模型，而是卡在线性代数或概率上：矩阵分解为什么能降维，最大似然在最大化什么，这些不补上，后面的内容只能靠背。这本教材把这几块数学挑出来重新讲了一遍，电子版免费下载。
它解决什么问题
看模型推导时被线性代数和概率的符号卡住，只能靠背结论过关。
网上补数学的资料零散，不知道哪些内容是机器学习真正要用的。
核心能力
| 能力 | 具体能做到什么 |
|---|---|
| 针对性强 | 讲的都是机器学习里实际会用到的数学工具 |
| 三块主干 | 线性代数、解析几何、概率与优化分块介绍 |
| 配练习 | 各章附练习题，能动手检验自己有没有读懂 |
| 电子版免费 | 官方站点提供电子版下载，先读再决定要不要买纸质 |
| 符号统一 | 全书符号约定前后一致，读起来不容易混 |
| 篇幅可控 | 聚焦基础知识，不像通用数学教材那样铺得很开 |
先看目录判断缺哪块，再按章补
这本书的价值在于把机器学习用到的数学集中讲了一遍，但它不是让你从头学数学。更高效的用法是先看目录，判断自己缺的是线性代数、微积分还是概率，然后只读对应部分。每章末尾有练习，动笔做几道比只看例题有用，尤其是矩阵分解和概率分布这类不动手就说不透的内容。
要提醒的是，书里讲的是数学工具，不涉及具体模型怎么训练，读完不会自动会做机器学习，得配合别的材料和代码实践。全书为英文，行文还算克制，公式多的地方放慢速度按步骤推。基础薄弱的话读起来会比预期吃力，建议先把高等数学和线性代数过一遍再开始，不然很容易读两章就停下来。
同类工具怎么选
| 工具 | 授权 | 差别在哪 |
|---|---|---|
| 概率机器学习书 | 官方免费资源 | 把概率视角与模型方法讲在一起，数学之外还讲建模 |
| 深度学习在线书 | 官方免费资源 | 同样免费在线阅读，数学部分篇幅更大 |
| Khan Academy | 免费闭源 | 有中文版，从最基础的数学概念讲起，适合补课 |
谁适合用
- 想补数学基础、但不知道补哪些的机器学习初学者
- 数学课学过多年、需要快速捡回来的转行者
- 给学生补基础、需要一本参考教材的老师
怎么开始
- 打开官方站点，下载电子版，先通读目录。
- 对照自己卡住的地方，确定要先补哪一块。
- 进入对应章节精读，遇到推导在纸上跟着写一遍。
- 做完该章练习，错题回查对应小节。
- 数学补上之后，回到原本卡住的模型材料再读一遍。
常见问题
要多少数学基础？
需要一点高等数学和线性代数的底子，完全没学过建议先补这两块。
有中文版吗？
官方站点提供的是英文电子版，是否有其他语种以站点实际提供的为准。
要付费吗？
电子版可免费下载阅读，纸质版需要另行购买。
和机器学习教程一起用行吗？
可以。先用它把数学补上，再读模型材料，卡住的地方会少很多。
授权与合规
作者把教材电子版发布在官方站点上供免费下载阅读，印刷版由出版社单独发行。 官网：mml-book.github.io。
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