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。