Kirk Borne

获取《Mathematics of Machine Learning》：http://amzn.to/4eN7i52 作者 @TivadarDanka v/ @PacktDataML — GitHub：http://github.com/cosmic-cortex/ — 这是我的书评： 从经验中学习的那套数学算法 这本大部头非常出色，全面覆盖众多数学领域及其与 AI、数据科学与机器学习（AI+DSML）世界的交汇。我记得自己第一次接触机器学习。那是 20 多年前，而那时我已经作为天体物理学家沉浸在高等数学里 20 多年了。 我与 ML 的第一次相遇是这个定义：“机器学习是从经验中学习的那套数学算法”（略改述自 CMU 的 Tom Mitchell 原话）。这个定义让我惊讶、困惑、受到激励，并把我的职业轨迹从天体物理转向了 AI+DSML。 Tivadar Danka 的这本书抓住了该定义的全部含义。它透彻覆盖数学中诸多领域与方向，在这些领域里数据中的模式被检测、描述、学习与识别——这一切都服务于驱动 ML 与 AI 的算法、应用与抱负。 无论你目前的数学水平已经（或尚未）如何推动你的职业旅程，这本书都会以多种方式激励、惊讶并启发你。我们所有人都有成长空间。 这是一本好书，值得放在每个人的桌面上，随时帮你探索并运用那套从经验中学习的数学算法。 书配有丰富的 Jupyter notebook GitHub 代码库。边做边学！边学边做！ 披露：出版社向我提供了免费审阅样书。