《使用数学和 Python 进行机器学习的内核方法：构建逻辑的 100 个练习(Kernel Methods for Machine Learning with Math and Python: 100 Exercises for Building Logic)》

机器学习和数据科学最关键的能力是掌握其本质的数理逻辑，而不是依赖知识或经验。这本教科书通过考虑相关的数学问题和构建 Python 程序来解决机器学习内核方法的基础知识。

本书的主要特点如下：

• 内容以易于遵循和独立的风格编写。
• 本书收录了100个练习，经过精心挑选和完善。由于他们的解决方案在正文中提供，读者可以通过阅读本书来解决所有练习。
• 证明了内核的数学前提，并提供了正确的结论，帮助读者理解内核的本质。
• 提供了源程序和运行示例，以帮助读者更深入地了解所使用的数学。
• 一旦读者对第2章中涵盖的功能分析主题有了基本的了解，将在后续章节中讨论这些应用。在这里，没有假设数学的先验知识。
• 本书考虑了再现核希尔伯特空间（RKHS）的核和高斯过程的核;两者之间有明显的区别。