密西西比州立大学的数学与统计系教授Seongjai Kim编写的机器学习的数学基础讲义

skim.math.msstate.edu/LectureNotes/Machine_Learning_Lecture.pdf

内容从机器学习的基本概念出发，逐步深入到核心算法、技术方法，并包含实例分析。讲义不仅介绍了监督学习、无监督学习和强化学习三种类型，还讨论了机器学习中的常见问题，如过拟合、维度灾难等，并提供了相应的解决方案。此外，还涉及了Python在机器学习中的应用、优化方法、支持向量机、决策树、k-最近邻等流行分类器，以及数据预处理和特征提取等关键步骤。