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机器学习书：以高中数学视角

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本内容可以在 [mlbook.dev](https://mlbook.dev/) 与 [GitHub](https://github.com/KevinZonda/MLBook) 获取。

谨以此书，献给我的大学三年。  
by KevinZonda

而在这里将更关注于机器学习中基础的数学和理论。相信学完，你可以获得对机器学习有基础理解。当然，在这个模块中，读者并不期望拥有高深的数学知识，只期望你能够理解以及能够运用高中数学知识。

本读物核心框架基于英国伯明翰大学本科课程 LC Artificial Intelligence 1 (06 34238)、LI Artificial Intelligence 2 (06 34255)、LH Machine Learning (06 38965)、LH Neural Computation (06 32167) 得来。内容并不完全重合。

由于整本书关联于伯明翰课程，因此我们也为方便伯明翰计算机科学本科与硕士学生，增加了如下标签：

![AI1](https://img.shields.io/badge/LC-Artificial%20Inteligence%201-blue)
![AI2](https://img.shields.io/badge/LI-Artificial%20Inteligence%202-green)
![NC](https://img.shields.io/badge/LH-Neural%20Compulation-red)
![ML](https://img.shields.io/badge/LH-Machine%20Learning-red)
![NLP](https://img.shields.io/badge/LH-Natural%20Language%20Processing-red)
![CV](https://img.shields.io/badge/LH-Computer%20Vision-red)

其中蓝色与LC指本科第一年课程。绿色与LI指本科第二年课程。红色与LH指本科第三年课程。对于硕士级别课程 LM，其需要学习全部等级的内容（取决于你是 ACS 还是 CS）。

感谢列表

• @PassingWang：审阅者（可读性）、贡献者
• @George-Miao：审阅者（数学）
• @LaoshuBaby：审阅者（可读性，数学）、校对者、构建者