本書以零基礎講解為宗旨，面向?qū)W習數(shù)據(jù)科學與人工智能的讀者，通俗地講解每一個知識點，旨在幫助讀者快速打下數(shù)學基礎。全書分為4篇，共17章。其中篇為數(shù)學知識基礎篇，主要講述了高等數(shù)學基礎、微積分、泰勒公式與拉格朗日乘子法；第2篇為數(shù)學知識核心篇，主要講述了線性代數(shù)基礎、特征值與矩陣分解、概率論基礎、隨機變量與概率估計；第3篇為數(shù)學知識提高篇，主要講述了數(shù)據(jù)科學的幾種分布、核函數(shù)變換、熵與激活函數(shù)；第4篇為數(shù)學知識應用篇，主要講述了回歸分析、假設檢驗、相關(guān)分析、方差分析、聚類分析、貝葉斯分析等內(nèi)容。本書適合準備從事數(shù)據(jù)科學與人工智能相關(guān)行業(yè)的讀者。唐宇迪，計算機專業(yè)博士，網(wǎng)易云課堂人工智能認證行家，51CTO學院講師，CSDN博客專家。
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