"本书全面介绍人工智能领域所需的数学基础知识，涵盖线性代数、概率统计、微积分、优化理论、图论、信息论及信号分析等核心内容。书中不仅详细讲解了线性方程组、矩阵运算、特征值分解、随机变量及其分布等基本概念，还深入探讨了梯度下降、Adam优化器、凸优化、时间序列分析（如ARIMA模型）以及深度学习中的反向传播算法和正则化方法。每章通过丰富的Python编程实例，将理论知识与实际应用紧密结合，帮助读者掌握如何利用这些数学工具解决复杂的现实问题。

本书适合希望深入理解AI背后数学原理的大学生、工程师及研究人员阅读。

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