本书首先介绍机器学习的矩阵代数基础, 包括线性代数基础、范数理论与投影映射、矩阵分解及应用、梯度矩阵; 然后介绍机器学习的概率与优化基础, 包含概率统计与信息论基础、凸函数、优化理论、迭代算法; 最后介绍几个经典的机器学习模型. 阅读本书需要微积分、线性代数和概率论与数理统计的基础知识.
作者简介：赵建容，男，西南财经大学数学学院教授，四川大学理学博士，西南财经大学数理金融研究中心主任，基础数学研究团队负责人，机器学习数学教学团队负责人.曾获得四川省教学成果三等奖1项、校教学成果一等奖1项、第二届“全国数学微课程教学设计竞赛”全国一等奖、2022年全国大学数学课程思政教学优秀案例（线性代数）、全国大学生数学竞赛优秀指导教师、西南财经大学青年教师竞赛二等奖.任教期间，主持6项教改项目，参与10余项教改项目，参与编写教材《高等代数》，主讲《高等代数》、《数学文化》、《机器学习数学基础》等课程，校大学数学竞赛培训教练和负责人之一，指导学生多次获得全国大学数学竞赛决赛一等奖，多次获评为西南财经大学优秀教师和“我心目中的好老师”.目前研究兴趣主要为组合数论、密码学与隐私计算、机器学习数学理论与算法，在J. Number Theory、J. Comb. Theory, Ser. A、J.Aust.Math.Soc、Discrete Math.、Linear and Multilinear A和《数学学报》等国内外学术期刊发表论文近20篇，获四川省教育厅、中央高校基金、金融科技国际联合实验室和西南财经大学交子金融科技创新研究院等科研项目6项. 顾先明，西南财经大学数学学院副教授，博士生导师. 电子科大第一博士学位，荷兰格罗宁根大学第二博士学位，澳门大学数学系博士后，荷兰乌特勒支大学数学研究所访问学者. 主要研究方向为数值线性代数和发展方程快速（并行）数值解法等. 截止目前，已在包括IEEE-TMTT, CPC, JCP, JSC等国际知名SCI期刊上发表学术论文数十篇，现担任Demonstratio Mathematica等5个SCI期刊的学术编委. 参与编写和出版学术专著《Krylov子空间算法与预处理技术及其应用》1部，2023年获得四川省数学会第二届应用数学奖（二等奖），先后主持过国家自然科学基金青年项目、四川省应用基础研究项目和四川省中央引导地方科技发展引导项目各1项.
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