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| 編輯推薦： |
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本书语言简明，案例丰富，实用性强，适合有志于机器学习领域的研究者和爱好者、海量数据挖掘与分析人员、金融智能化从业人员阅读，也适合作为高等院校机器学习相关专业的教材。
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| 內容簡介： |
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这是一本具有高中数学知识就能读懂的机器学习图书，书中通过大量程序实例，将复杂的公式重新拆解，详细、清晰地解读了机器学习中常用的微积分知识，一步步带领读者进入机器学习的领域。
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| 關於作者： |
洪锦魁，中国台湾计算机专家，IT图书知名作者。其著作特色：所有程序语法会依特性分类，同时以实用的程序实例进行解说，让读者可以事半功倍地轻松掌握相关知识。
近年出版作品：
算法零基础一本通（Python版）
Python数据科学零基础一本通
Python入门很简单
Python王者归来
Python GUI设计：tkinter菜鸟编程
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| 目錄：
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第1章 微积分的简史
1-1 前言2
1-2 微积分简要说明2
1-3 微积分的教学顺序2
1-4 积分的历史2
1-4-1 古埃及 3
1-4-2 古希腊 3
1-4-3 中国4
1-5 微积分的历史4
1-5-1 牛顿4
1-5-2 莱布尼茨 6
1-6 微积分发明人的世纪之争6
第2章 极限
2-1 从金门高粱酒说起8
2-1-1 稀释金门高粱酒的酒精浓度 8
2-1-2 极限值的数学表示方式 9
2-1-3 变量趋近极限值 9
2-1-4 调整金门高粱酒酒精浓度的
表达方式9
2-1-5 完整表达公式 9
2-1-6 概念总结 10
2-2 极限10
2-2-1 数列实例 10
2-2-2 函数实例 11
2-3 收敛与发散11
2-3-1 收敛11
2-3-2 发散12
2-4 极限计算与Sympy模块13
第3章 斜率
3-1 直线的斜率16
3-1-1 基本概念 16
3-1-2 平行于x轴常数函数的斜率 16
3-1-3 平行于y轴常数函数的斜率 16
3-2 斜率的意义17
3-3 曲线上某点处切线的斜率18
3-3-1 基本概念 18
3-3-2 从曲线上2点连线的斜率说起 18
3-3-3 曲线上某点处切线的斜率 19
3-4 切线21
3-4-1 基本概念 21
3-4-2 曲线上的所有切线 21
3-4-3 三次函数 22
3-5 将极限概念应用于斜率22
3-5-1 认识极小变量符号 22
3-5-2 用极小变量代表斜率 22
3-5-3 应用极限概念在斜率上 22
第4章 微分的基本概念
4-1 微分的数学概念24
4-1-1 基本概念 24
4-1-2 微分的数学公式 24
4-1-3 微积分教科书常见的微分
表达方式24
4-1-4 导函数 24
4-1-5 机器学习常用的微分符号 24
4-2 微分的计算25
4-3 微分公式的推导25
4-3-1 常数的微分 25
4-3-2 一次函数的微分 26
4-3-3 二次函数的微分 26
4-3-4 三次函数的微分 26
4-3-5 n次函数的微分 27
4-3-6 指数是负整数 27
4-4 微分的基本性质28
第5章 用微分找出极大值与极小值
5-1 用微分求二次函数的极值点32
5-1-1 计算与绘制二次函数的极小值 32
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| 內容試閱：
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近几年每当无法入眠时，只要拿起人工智能、机器学习或深度学习的书籍，看到复杂的数学
公式，我就可以立即进入梦乡，这些书籍成了我的“安眠药”。
所以，一直以来我总想写一本具有高中数学知识就能读懂的人工智能、机器学习或深度学习
的书籍（看了不想睡觉也行），这个理念成为我撰写本书的重要动力。
在彻底研究机器学习后，我体会到许多微积分知识本身不难，只是大家对它们生疏了。如果
在书中将复杂公式从基础开始一步一步推导，再配以Python程序实例解说，其实可以很容易带
领读者进入这个领域，让读者感受到微积分不再艰涩。这也是我撰写本书时不断提醒自己要留意
的事项。
研究机器学习时，虽然有很多模块可以使用，但是一个人如果不懂相关的数学原理，坦白说
我不相信未来他能在这个领域有所成就。本书从微积分起源开始，依次讲解了下列与机器学习相
关的微积分与高等数学的基本知识，并搭配有90多个程序实例：
. 极限
. 斜率
. 用微分找出极值
. 用积分求面积与体积
. 合成函数的微分与积分
. 指数的微分与积分
. 对数的微分与积分
. 简单的微分方程
. 概率密度函数
. 似然函数与似然估计
. 多重积分
. 将偏微分应用于向量方程的求解
. 将偏微分应用于矩阵运算
. 多元回归与似然估计
. 梯度下降法
. 深度学习的层次基础知识
. 激活函数与梯度下降法
. 非线性函数与神经网络
. 人工神经网络的数学
. 反向传播法
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