[讀書筆記]書籍介紹 - 鳶尾花書系列
緣起
筆者自科大畢業(資工系本科)，雖然成績一直都在前段班，但科大學生主要重心在實作，數學底子跟那些中字輩的學校來比實在是小巫見大巫。畢業後這幾年技術變化的速度實在是太快了，從大數據，機器學習，深度學習，到現在的AI模型，每樣都跟數學息息相關。筆者這幾年在職場憑藉自高中以來累積的老本已經能應付工作需求，但我總隱隱覺得未來不會使用AI的人將會與業界脫軌，然後被自然淘汰…。
筆者大學期間主攻項目是雲端/伺服器方面，加上孱弱的數學底子，想要踏進此領域已久卻不知道該如何下手。直到最近在網路上看到這個開源項目，有系統性的教授有關機器學習方面的知識，而且是中文書，對於非理工專業的人很友好，就算沒有寫程式基礎的人也可以一步步跟著書中的範例來學習。
這本書打動我的另一個理由源自於前言部分的一段內容，讓我感同身受，這裡節錄該段內容:
曾經，考試是我們學習數學的唯一動力。 考試是頭懸樑的繩，是錐刺股的錐。
我們中的絕大多數人從小到大為各種考試埋頭題海，數學味同嚼蠟，甚至讓人恨之入骨。
數學為我們帶來了無盡的折磨。我們憎恨數學，恐懼數學，恨不得一走出校門就把數學拋之腦後、 老死不相往來。
可悲可笑的是，我們其中很多人可能會在畢業的五年或十年以後，因為工作需要，不得不重新學習 微積分、線性代數、機率統計，悔恨當初沒有學好數學、走了很多彎路、沒能學以致用，從而遷怒於教 材和老師。
這一切不能都怪數學，值得反思的是我們學習數學的方法、目的。
下面簡單的介紹一下我們能在這系列學到什麼。
系列簡介
鳶尾花書系列目前分為七本書，對應不同主題:
- 編程不難: 學習撰寫Python程式
- 可視之美: 學習如何將數據以視覺方式呈現
- 數學要素: 學習機器學習領域所需要的數學基礎
- 矩陣力量: 學習線性代數
- 統計至簡: 學習機率與統計
- 數據有道: 學習如何分析數據
- 機器學習: 學習常見的機器學習原理與實踐(回歸，降維，分類，聚類等)
前兩冊是在教學如何使用Python及如何撰寫程式將資料呈現，中間三冊是學習有關機器學習所需要的數學基礎。最後兩側則是注重在撰寫程式實作機器學習。依據個人的知識累積程度可以選擇性跳過部分內容。
推薦的理由
- 免費: 作者在Github釋出初版的PDF(也有紙本書，目前在中國大陸銷售)
- 有完整範例: Github可以下載到範例程式，而且很多都是以Jupyter Notebook方式提供
- 由淺入深: 作者提到為了顧及讀者從國小到博士學歷都有，所以內容會盡可能詳細
- 影片講解: 為了讀者能更好理解書籍內容的知識，作者陸續為系列錄製解說影片
詳情 & 開源地址
結語
筆者接下來會在部落格中記錄自己這系列的學習筆記(如果有時間)，希望能在讀完該系列後能寫一些相關的小程式來應用