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本书将深度学习涉及的数学领域缩小到最小范围，以帮助读者在最短的时间内理解与深度学习有关的数学知识。全书分为导入篇、理论篇、实践篇和发展篇4篇。导入篇系统介绍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；实践篇介绍线性回归模型、逻辑回归模型、深度学习模型；发展篇介绍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，便于读者上手实践。
本书适合对深度学习感兴趣的读者、希望通过了解数学基础来学习深度学习的读者阅读。