本書將深度學習涉及的數(shù)學領(lǐng)域縮小到最小范圍，以幫助讀者在最短的時間內(nèi)理解與深度學習有關(guān)的數(shù)學知識。全書分為導入篇、理論篇、實踐篇和發(fā)展篇四部分內(nèi)容。導入篇系統(tǒng)介紹了一些機器學習的入門知識；理論篇包括微積分、向量和矩陣、多元函數(shù)、指數(shù)函數(shù)、概率論等知識；實踐篇介紹了線性回歸模型、邏輯回歸模型、深度學習模型；發(fā)展篇介紹了面向?qū)嵺`的深度學習。