自從人工智能大火之后，一大批人開(kāi)始爭(zhēng)相入行。

與此同時(shí)，還帶火了一門編程語(yǔ)言，那就是 Python！

當(dāng)大家興高采烈地學(xué)習(xí) Python ，準(zhǔn)備為入門人工智能降低難度時(shí)，一個(gè)不可忽視的問(wèn)題出現(xiàn)了，大家發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)怎么那么難搞呢！

比如，這兩個(gè)妹子。其中一個(gè)被公司領(lǐng)導(dǎo)“建議”學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，要求盡快上手。雖然她知道什么是機(jī)器學(xué)習(xí)，可是她連入門要學(xué)什么、怎么學(xué)都還不知道。（同為社畜表示無(wú)比同情）

于是，她找到了自己的朋友幫忙。由此一場(chǎng)嘮嗑學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)劃就此開(kāi)始。

在這場(chǎng)嘮嗑學(xué)習(xí)計(jì)劃開(kāi)始之前，總是要先經(jīng)過(guò)靈魂拷問(wèn)。（友誼的小船即將翻騰)

美緒：“概率統(tǒng)計(jì)、微積分和線性代數(shù)你還記得多少？”

綾乃：“啊......唔......回憶一下沒(méi)準(zhǔn)能撿起來(lái)?！?/p>

而面對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)中涉及到的數(shù)學(xué)問(wèn)題，美緒擔(dān)心綾乃無(wú)法理解，于是將問(wèn)題拆解。不管多么復(fù)雜的公式，她都能用綾乃聽(tīng)得懂的話解釋出來(lái)。

經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的努力，已經(jīng)掌握數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)的綾乃，準(zhǔn)備上手試試。但是綾乃又發(fā)現(xiàn)，原來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念她還有點(diǎn)懵。于是，小問(wèn)號(hào)很多的綾乃小朋友，與嚴(yán)苛的美緒老師又上線了。

綾乃：“回歸、分類、聚類、監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)......光記住名字就好難了吧！”

美緒：“死記硬背啥都難，你需要來(lái)點(diǎn)實(shí)戰(zhàn)。”

實(shí)戰(zhàn)教學(xué)初見(jiàn)效果，綾乃確實(shí)有了很大進(jìn)步。

美緒一直主導(dǎo)著整個(gè)嘮嗑計(jì)劃。終于，作為程序員的綾乃想用自己最近學(xué)習(xí)的 Python 語(yǔ)言來(lái)做項(xiàng)目試試，雖然還在入門，但是綾乃覺(jué)得自己可以的！

順帶附上小姐姐的一波 Python 代碼。不過(guò)小姐姐第一次用 Python 解決問(wèn)題，不知道效果怎么樣，你準(zhǔn)備好為她挑 bug 了嗎？

其實(shí)她們還嘮了好多。比如以 Web 廣告和點(diǎn)擊量的關(guān)系為例，嘮嘮啥是最小二乘法、多項(xiàng)式回歸和隨機(jī)梯度下降法，又以圖像分類為例，談了談感知機(jī)、邏輯回歸、似然函數(shù)和線性不可分問(wèn)題。

學(xué)習(xí)了基礎(chǔ)模型之后，凌乃馬上就躍躍欲試想去寫代碼，但美緒拉住了她，又教了她怎么評(píng)估模型。在嘮嗑的過(guò)程中，綾乃問(wèn)出了很多機(jī)器學(xué)習(xí)新手們都會(huì)感到疑惑的問(wèn)題，通過(guò)實(shí)際的 Python 編程，她還理解了很多數(shù)學(xué)公式在其中的應(yīng)用。那些之前是絆腳石的數(shù)學(xué)公式和符號(hào)現(xiàn)在在綾乃眼里也變得可愛(ài)了起來(lái)。

如果你跟綾乃一樣，想入門機(jī)器學(xué)習(xí)，但是數(shù)學(xué)又不是很好，我想這本書就是專門為你而寫的。

6 月圖靈有 8 本新書即將上市，我們就從這本《機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)》開(kāi)始，去尋找自己的知識(shí)盲點(diǎn)，讓自己更加完善吧！

?

（新書上市，本本都期待）

本書通過(guò)正在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的程序員綾乃和她朋友美緒的對(duì)話，結(jié)合回歸和分類的具體問(wèn)題，逐步講解了機(jī)器學(xué)習(xí)中實(shí)用的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。其中，重點(diǎn)講解了容易成為學(xué)習(xí)絆腳石的數(shù)學(xué)公式和符號(hào)。同時(shí)，還通過(guò)實(shí)際的 Python 編程講解了數(shù)學(xué)公式的應(yīng)用，進(jìn)而加深讀者對(duì)相關(guān)數(shù)學(xué)知識(shí)的理解。

在 Web 變得越來(lái)越復(fù)雜的時(shí)代，解決 Web 性能問(wèn)題正當(dāng)時(shí)。本書旨在幫助讀者創(chuàng)建更加快速的網(wǎng)站，內(nèi)容涵蓋 Web 性能的基礎(chǔ)知識(shí)、性能評(píng)估工具、CSS 優(yōu)化、圖像優(yōu)化、字體優(yōu)化、JavaScript 相關(guān)的內(nèi)容、Brotli 壓縮算法、資源提示、配置緩存策略、HTTP/2，等等。

本書介紹了軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域 101 個(gè)重要的編程原則，涉及編程中的永恒真理，指導(dǎo)方針，編程思想，程序員的視角、習(xí)慣和工具，以及編程的反模式等內(nèi)容。書中以“這個(gè)原則是什么”“為什么要遵循這個(gè)原則”“具體應(yīng)該怎么做”為中心，對(duì)各個(gè)原則進(jìn)行介紹，簡(jiǎn)明扼要，通俗易懂。這些原則凝聚了前人的智慧，經(jīng)過(guò)了歷史的考驗(yàn)，是指導(dǎo)程序員改善代碼、進(jìn)一步提升編程能力的實(shí)用指南。

暢銷少兒編程圖書升級(jí)版，書中共設(shè)計(jì)了 49 個(gè)問(wèn)題場(chǎng)景，使用簡(jiǎn)單的程序解決這些問(wèn)題，然后讓孩子改動(dòng)程序中的變量，解決類似的問(wèn)題。與上一版相比，本書基于 Python 3，簡(jiǎn)化了環(huán)境的安裝過(guò)程，新增了 8 個(gè)案例，比如關(guān)于海龜模塊繪圖案例、關(guān)于用戶圖形界面的案例、關(guān)于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的案例以及關(guān)于人工智能的案例等。另外，本書分成書和卡片兩部分，卡片相當(dāng)于書的圖片版，是供不能獨(dú)立閱讀本書的孩子使用的，使用方式是家長(zhǎng)看書來(lái)講解，孩子看卡片來(lái)操作。

本書包含大量精心繪制的示意圖和豐富的示例代碼，講解了常用的 JavaScript 語(yǔ)法特性，為 JavaScript 初學(xué)者繪制了一條平緩的學(xué)習(xí)曲線。本書涵蓋原生數(shù)據(jù)類型、強(qiáng)制類型轉(zhuǎn)換、作用域、閉包、運(yùn)算符、面向?qū)ο缶幊?、事件循環(huán)機(jī)制等內(nèi)容。這些內(nèi)容由淺入深，適合初學(xué)者按順序閱讀。本書還突出了 ES10 引入的一些新特性，便于有進(jìn)階需要的讀者翻閱。

本書由前 Docker 員工、運(yùn)維專家詹姆斯·特恩布爾執(zhí)筆，系統(tǒng)介紹現(xiàn)代應(yīng)用程序、架構(gòu)的監(jiān)控和度量。全書共分為 13 章，主要內(nèi)容包括監(jiān)控和度量過(guò)程中涉及的一些基本概念，描述基于主機(jī)的監(jiān)控。書中運(yùn)用了大量的代碼進(jìn)行分析例證，有助于實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)。另外，作者對(duì)系統(tǒng)日志、應(yīng)用程序以及通知等方面進(jìn)行了系統(tǒng)介紹，并且在最后 3 章中，對(duì) Tornado 的組成部分展開(kāi)了詳細(xì)介紹，力求構(gòu)建可監(jiān)控的系統(tǒng)。

本書是全面、深入的指導(dǎo)手冊(cè)，介紹 Spring 5.0 的新增功能，講解如何使用 Spring MVC 構(gòu)建應(yīng)用程序，全面闡釋如何使用 Spring Framework 構(gòu)建并擴(kuò)展微服務(wù)，以及如何開(kāi)發(fā)和部署云應(yīng)用程序。此外，本書還介紹 Spring Boot 的高級(jí)功能，并通過(guò)強(qiáng)大的示例演示這些功能。學(xué)完本書之后，讀者將掌握使用 Spring Framework 開(kāi)發(fā)應(yīng)用程序的相關(guān)知識(shí)和實(shí)踐策略。

元學(xué)習(xí)是當(dāng)今人工智能研究的熱門領(lǐng)域之一，被視為實(shí)現(xiàn)通用人工智能的基礎(chǔ)。本書介紹元學(xué)習(xí)及其原理，講解各種單樣本學(xué)習(xí)算法，例如孿生網(wǎng)絡(luò)、原型網(wǎng)絡(luò)、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和記憶增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)，并在基于 Python 的 TensorFlow 與 Keras 中實(shí)現(xiàn)它們。讀者能夠從本書中了解先進(jìn)的元學(xué)習(xí)算法，如模型無(wú)關(guān)元學(xué)習(xí)、Reptile 和元學(xué)習(xí)的上下文適應(yīng)。此外，本書還探索如何使用元隨機(jī)梯度下降法來(lái)快速學(xué)習(xí)，以及如何使用元學(xué)習(xí)來(lái)進(jìn)行無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。