Dieses Buch bietet eine umfassende Abdeckung aller grundlegenden mathematischen Konzepte für maschinelles Lernen. Ich freue mich darauf, es mit Studenten, Kollegen und allen, die ein solides Verständnis der Grundlagen aufbauen möchten, zu teilen. Joelle Pineau, McGill University, Montreal. Das Gebiet des maschinellen Lernens hat in den letzten Jahren dramatisch zugenommen, mit einem immer beeindruckenderen Spektrum erfolgreicher Anwendungen. Dieser umfassende Text behandelt die wesentlichen mathematischen Konzepte, die dem modernen maschinellen Lernen zugrunde liegen, mit einem Fokus auf linearer Algebra, Analysis und Wahrscheinlichkeitstheorie. Es wird sowohl als Tutorial für Neueinsteiger in das Feld als auch als Referenztext für Forscher und Ingenieure im Bereich des maschinellen Lernens von Wert sein. Christopher Bishop, Microsoft Research Cambridge.