书籍摘要
《白话机器学习的数学》是一本由日本作者立石贤吾撰写的机器学习入门书籍，旨在帮助读者通过通俗易懂的方式理解机器学习背后的数学原理。本书由郑明智翻译，于2017年由北京图灵文化发展有限公司发行。书中以对话的形式展开，通过两位主人公——程序员绫乃和她的朋友美绪的互动，逐步讲解机器学习的基础知识、核心算法及其数学原理。
书籍内容概述
第1章：开始二人之旅
本书开篇介绍了机器学习的基本概念及其重要性。作者通过绫乃和美绪的对话，解释了机器学习在广告预测、图像识别、垃圾邮件过滤等领域的应用，并强调了数学在机器学习中的重要性。书中指出，虽然机器学习的入门门槛已经降低，但理解其背后的数学原理对于深入学习至关重要。
第2章：学习回归——基于广告费预测点击量
本章以广告费与点击量的关系为例，讲解了回归分析的基本原理。通过最小二乘法和梯度下降法等数学工具，读者可以学习如何构建线性回归模型，并通过实际数据进行预测。书中还介绍了多项式回归和多重回归的概念，以及如何通过这些方法处理更复杂的数据关系。
第3章：学习分类——基于图像大小进行分类
分类是机器学习中的另一个重要任务。本章通过图像分类问题，讲解了感知机和逻辑回归两种分类算法。书中详细解释了感知机的工作原理及其局限性，并引入了逻辑回归算法，展示了如何通过sigmoid函数和对数似然函数实现概率分类。此外，书中还讨论了线性可分与线性不可分问题，并介绍了如何通过增加特征维度解决复杂分类问题。
第4章：评估——评估已建立的模型
模型评估是机器学习中的关键环节。本章介绍了如何通过交叉验证、均方误差、精度、召回率和F值等指标评估模型的性能。书中还讨论了过拟合和欠拟合问题，并介绍了正则化方法如何通过限制模型复杂度来提高模型的泛化能力。
第5章：实现——使用Python编程
在理论学习的基础上，本章通过Python编程实践，帮助读者将所学知识应用于实际问题。书中详细介绍了如何使用Python实现线性回归、多项式回归、感知机和逻辑回归等算法，并展示了如何通过代码验证模型的性能。此外，书中还提供了Python环境搭建和NumPy库的基础知识，帮助读者快速上手机器学习编程。
附录
附录部分提供了数学基础知识的复习，包括求和符号、微分、偏微分、复合函数、向量和矩阵、几何向量、指数与对数等内容。这些知识为读者理解书中复杂的数学公式提供了支持。
书籍特色
- 通俗易懂：通过对话形式展开，避免了枯燥的理论讲解，使读者更容易理解复杂的数学概念。
- 实用性强：结合实际案例讲解机器学习算法，帮助读者快速将理论应用于实践。
- 配套资源丰富：提供了Python代码示例和数学基础知识复习，方便读者学习和参考。
总结
《白话机器学习的数学》是一本适合机器学习初学者的入门书籍。它不仅详细讲解了机器学习的基本算法和数学原理，还通过Python编程实践帮助读者加深理解。无论是计算机专业的学生，还是对机器学习感兴趣的自学者，都能从本书中获得宝贵的知识和启发。
