本書的目標是幫助讀者全面、系統地學習機器學習所必須的數學知識。全書由8章組成，力求精准、最小地覆蓋機器學習的數學知識。包括微積分，線性代數與矩陣論，最優化方法，概率論，信息論，隨機過程，以及圖論。本書從機器學習的角度講授這些數學知識，對它們在該領域的應用舉例說明，使讀者對某些抽象的數學知識和理論的實際應用有直觀、具體的認識。 本書內容緊湊，結構清晰，深入淺出，講解詳細。可用作計算機、人工智能、電子工程、自動化、數學等相關專業的教材與教學參考書。對人工智能領域的工程技術人員與產品研發人員，本書也有很強的參考價值。對於廣大數學與應用的數學愛好者，本書亦為適合自學的讀本。