机器学习的数学读后感锦集

　　《机器学习的数学》是一本由雷明著作，人民邮电出版社出版的平装图书，本书定价：119，页数：396，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。

　　《机器学习的数学》读后感(一)：关于本书

　　数学真的很厉害，利用梯度算法能够找到最优解进而实现人工神经网络、支持向量机、多目标神经结构搜索，利用概率论能够创造贝叶斯分类器，利用信息论能够创造决策树、生成对抗网络、特征选择，利用随机过程能够实现强化学习、贝叶斯优化，这本书讲得也很清晰，真的很推荐阅读。大家看了就知道了，不看不知道，一看真奇妙，原来数学还可以这样学，妈妈再也不用担心我的学习了

　　《机器学习的数学》读后感(二)：机器学习工程师们都应该阅读的一本书

《机器学习的数学》是异步社区近期推荐的新书，看简介和目录感觉不错就买回来了。它几乎覆盖了与机器学习相关的所有数学知识，并包含线性分类器、支持向量机、人工神经网络、贝叶斯优化、生成对抗网络、神经结构搜索等各种机器学习算法的原理和应用示例。阅读本书有助于深入理解机器学习算法背后的原理，并厘清各种算法之间的内在联系，是机器学习工程师们都应该阅读的一本书。

　　《机器学习的数学》读后感(三)：理论与实践的结合，初学者和有经验者都能有的放矢

这本书虽然看目录基本都是数学知识，但其实它非常重视理论与实践的结合，在讲解数学知识的同时也对其在机器学习上的实际应用进行了举例说明，并附带了Python代码，让数学不再是单纯的数学，而是通向机器学习应用的大门。。 初学者可以从数学到算法再到代码顺着本书内容一起学习，而有机器学习算法基础的读者完全可以先看应用，然后再对应着看每个应用中自己尚未理解的数学内容，让这本书发挥最大的效用。

　　《机器学习的数学》读后感(四)：一本吃透机器学习的基础良作

机器学习火了好几年了，而且目测随着5G和计算机算力的发展这个热度还能持续好久，比如大数据、万物互联、深度学习、计算机视觉等等。大家都想搞懂机器学习并从中分一杯羹，但人类想要学会机器学习可比机器学会学习要难得多，因为高深的数学知识是每一个深入研究机器学习的人都绕不过去的坎儿。

这本书就是解决这个问题的，它从基础的微积分、线性代数、概率论入手，延伸到优化方法、随机过程、图论，并联系他们所应用于的机器学习算法，给机器学习的入门打下了良好的基础，因此非常推荐想要吃透机器学习的人好好读读这本书，而且这本书深入浅出，易于理解，对于新手确实是个不错的选择。