在同系列图书《机器学习数学基础一本通(Python版)》中,笔者介绍了 函数 、 向量 、 矩阵 、 指数 、 对数 、 线性回归 、 逻辑函数 、 概率 等数学概念。在本书中,笔者将介绍与机器学习有关的 微积分与进阶数学 。有了这两本书的数学基础知识,相信对于建立机器学习的数学理论可以更加完备,未来再使用 Python 语言搭配机器学习的模块,例如 TensorFlow 、 Keras 或 scikit-learn ,读者除了会使用相关函数,还因为已经了解数学理论而可以更深入地理解函数的精神与内涵,为未来设计机器学习相关应用奠定良好的基础。