本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。全书由8章组成, 力求精准、最小地覆盖机器学习的数学知识。包括微积分, 线性代数与矩阵论, 最优化方法, 概率论, 信息论, 随机过程, 以及图论。本书从机器学习的角度讲授这些数学知识, 对它们在该领域的应用举例说明, 使读者对某些抽象的数学知识和理论的实际应用有直观、具体的认识。