哈喽，我是大家好！~

前天我们在知识星球发布了《机器学习数学专栏》，收到了太多星球朋友的好评。

其实，这次和朋友一起开发的一个系统性的《机器学习必修数学》专栏。内容非常足。

其实很久以来，后台经常收到这样的私信：

其实，很大的概率，是大家对于数学和机器学习，有些点没有练习起来。

我们商量了很久，开始定价199，最后我觉得给最初购买的朋友一些优惠，就定价49。

所以，目前49可以买断，后面所有更新都可以享受。

最后，大家定的规则，每满500人，涨价10元。

真的超值，一个月的时间让自己的数学提升起来~

为啥要懂数学？

学习机器学习，必须掌握“机器学习真正用到的数学”。

比如：

• 为什么逻辑回归是 sigmoid 函数？
• 为什么神经网络里要用反向传播？
• 为啥模型训练时，总在“求最优解”？
• 为什么 overfitting 本质上是泛化能力的问题？

这些问题背后，都是有非常清晰的数据逻辑的支撑~

专栏内容

这次，我们从 5 大方面，拆解了必学的核心模块：

# 第1章 数学分析基础

# 第2章 概率论与机器学习模型原理

# 第3章 统计建模与参数估计

# 第4章 矩阵与线性代数：构建机器学习的数理基础

# 第5章 凸优化

独特之处

我其实非常清楚机器学习初学者最痛的点：

各种高深概念，硬搬教科书 / 推导公式不讲直觉，只讲定义 / 学完还是不懂模型是怎么回事

所以，这次想要做到的是：

✅ 不堆概念，不讲废话

✅ 用“通俗语言”讲透“复杂公式”

✅ 每个模块都有实际案例和模型连接

从“看不懂”到“能理解”再到“用得上”。

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Q&A

Q：我数学很差，适合我吗？

A：适合。这本就是为“非数学背景”的机器学习初学者设计的，跳过大学数学套路，只讲最关键、最常用的部分，带你从0开始搭建思维框架。

Q：我已经上过机器学习课程了，还需要看吗？

A：更需要。你会发现很多课程一带而过的数学逻辑，在这里都有深入浅出的解释，让你真正“懂了”。

Q：专栏是什么形式？

A：目前是图文专栏形式，每节内容都配有公式注释、图解和实际应用连接，上课、图书馆、上班间隙，学起来都非常方便。

Q：多久可以学完？

A：每节内容约30分钟阅读，配合思考，一周一章，5周学完刚刚好。

知识星球

这部分数据属于原来知识星球中的一个栏目。

所以，这里再介绍一下我们的知识星球，

我们目前已经更新的内容有：

更加详细的介绍，可以看这里，会有更多超级干货带给大家~