这本教科书为数据科学所需的数学知识提供了全面的基础，面向具备基本数学背景、有志于理解数据科学中计算算法原理的学生和自学者。书中内容涵盖集合、函数、线性代数和微积分，并深入讲解了概率和统计这两个现代数据科学算法的关键领域。读者将循序渐进地掌握一系列核心算法的数学原理，如主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）、二维及多维线性回归、简单神经网络、最大似然估计（MLE）、逻辑回归与岭回归等，从数学理论走向算法精通。
本书旨在使学习过程通俗易懂且富有吸引力，带领读者从基础数学概念逐步进入复杂的数据科学算法。其显著特点在于强调通过实例和练习来学习，鼓励读者积极参与，尤其适合那些数学基础有限但学习意愿强烈的读者。这种方法有助于顺利过渡到更高级的主题。
作者期望读者能够熟练处理各种形式的数字，包括分数、小数、百分数和根式，并掌握初等代数知识，如代数式的基本变形、简单方程的求解和基本函数的图像绘制。此外，读者还应具备基础几何知识，包括角度、三角函数以及勾股定理。
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