數學是機器學習和資料科學的基礎，任何期望涉足相關領域並切實領悟具體技術與方法的人都無法繞過數學這一關。本書系統地整理並介紹了機器學習中所涉及的必備數學基礎，這些都是筆者從浩如煙海的數學知識中精心萃取的，在學習和研究機器學習技術時所必須的內容。具體包括概率論與數理統計、微積分（主要是與最優化內容相關的部分，例如泰勒展開與海塞矩陣等）、凸優化及拉格朗日乘數法、數值計算（例如牛頓法等）、泛函分析與變分法基礎（例如核方法賴以建立的希爾伯特空間理論、變分推斷賴以建立的基礎——變分法及「尤拉-拉格朗日方程」），資料降維與流形學習中常用的矩陣分解和特徵提取方法（例如pca與svd等）、以及蒙特卡洛取樣（拒絕與自適應拒絕取樣、重要性取樣、吉布斯取樣和馬爾科夫鏈蒙特卡洛）等內容。
此外，為了幫助讀者強化所學，本書還從上述數學基礎出發介紹了回歸、分類（感知機、邏輯回歸、樸素貝葉斯、決策樹、支援向量機、人工神經網路等）、聚類、降維與流形學習、整合學習，以及概率圖模型等機器學習中的重要話題。
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勘誤表p124：「下面的矩陣表面人口遷移…」
應該改為：「下面的矩陣表明人口遷移…」
p45：當且僅當 x=θ
x=\theta
x=θ時，∣∣x
∣∣=0
||x||=0
∣∣x∣∣=
0應該改為 當且僅當 x=0
x=0x=
0時，∣∣x
∣∣=0
||x||=0
∣∣x∣∣=
0 p17：第乙個概率密度函式（χ
2\chi^2
χ2分布）中的x
>
0x>0
x>
0應該改為 x≥0
x\geq0
x≥0
p22: 也就是說，乙個隨機變數的方差為 0 的充要條件是這個隨機變數的概率為 1。
應該改為：也就是說，乙個隨機變數的方差為 0 的充要條件是這個隨機變數的概率為 1 地等於常數。
應該改為：
應該改為（注意改動的地方由紅線標出）：
p303：第乙個公式應改為
文末另附本書目錄，便於讀者進一步了解本書的內容。目錄
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