内容简介：本书将深度学习涉及的数学领域缩小到最低限度，以帮助读者在最短的时间内理解深度学习必需的数学知识。全书分为导入篇、理论篇、实践篇和发展篇四部分内容。导入篇系统介绍了一些机器学习的入门知识；理论篇包括微积分、向量和矩阵、多元函数、指数函数、概率论等知识；实践篇介绍了线性回归模型、逻辑回归模型、深度学习模型；发展篇介绍了面向实践的深度学习。本书编程实践中的代码使用Python及Jupyter Notebook编写，简明易懂，便于上手实战。