要真正理解深度学的力量，需要掌握其背后的数学概念。本书介绍概率论、统计学、线代数和微分的相关知识——它们是成功将深度学投入实践的基础。本书采用python验证和手动推算的方式作为示例，缩小了数学概念与其在深度学中的应用之间的差距。本书从贝叶斯定理等基础知识开始，逐步进入更的概念，如使用向量、矩阵和梯度训练神经网络。读者将在探索和实现反向传播与梯度下降时综合使用这些知识，而正是反向传播、梯度下降这些基础算法促成了al。本书主要内容：借助统计学知识理解数据集、评估模型；理解和应用概率论中的规则；在神经网络中借助向量和矩阵作数据流；借助线代数实现主成分分析和奇异值分解；实现基于梯度的优化技术，如rmprop、adagrad、adam等。打牢深度学数学基础，解锁人工智能应用技能！