我正在编撰《机器学习算法与Python实战》专栏，分为根底篇、数学篇、模型篇、实战篇。

  小册子总共三个章节，介绍了机器学习中的概率论、计算学、线性代数常识点，以下是章节简介及内容纲要：

  概率论常识在机器学习中非常重要，可是学习起来却有些困难。难点是：不知道需求学多少，学多深。经典如斯坦福大学CS 229 机器学习课程的概率论准备常识要求非常遍及，而Coursera上有一门《机器学习概率与计算》课程，讲的事无巨细，学完需求23个小时。《机器学习中的概率论》这一章，我参阅2023年斯坦福大学CS229课程中的概率论准备常识，不过简，也不过繁，尽可能把机器学习所需的概率常识介绍完好，并顺便

  机器学习根据计算的结构，由于机器学习触及数据，而数据有必要根据计算学结构来进行描绘。李航教师的经典机器学习教材第一版姓名就叫《计算学习方法》，可见机器学习与计算学的联系多严密。计算学有着巨大的常识系统，绝大部分对了解机器学习相关概念毫无好处，反而会让人愈加利诱。《机器学习中的计算学》一章，我仅介绍与机器学习强相关的计算学常识点，配以代码辅佐了解。

  不管怎样描述线性代数在机器学习中的重要性都不为过，尤其是矩阵的运算，能够有显着效果地地处理高维数据、提取特征、优化模型参数，并完成杂乱的数据改换和猜测使命。《机器学习中的线性代数》这一章，我要点参阅了斯坦福大学CS229中对线性代数的备用常识结构的理论部分，还参阅了《The Art of Linear Algebra》中对麻省理工大学Gilbert Strang教授经典线代教材《Linear Algebra for Everyone》中矩阵的可视化了解，别的添加了许多Python代码辅佐了解要点概念。

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