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機器學習的數學：用數學引領你走進AI的神秘世界

為了解決變數 代換法 不定積分的問題，作者孫博 這樣論述：

　　【數學王道】 02 　　以最平易近人的方式講解數學！ 　　撬開機器學習大門的最佳學習教材！ 　　人工智慧、機器學習、深度學習 　　它們的底層都是數學，得數學得天下！ 　　300多幅插圖 　　100多個範例 　　50多個公式推導 　　《機器學習的數學》是一本系統化介紹機器學習所涉及的數學知識之入門書籍，本書從入門開始，以平易的介紹方式為原則，講解了機器學習中一些常見的數學知識。機器學習作為人工智慧的核心技術，對於數學基礎薄弱的人來說，其台階是陡峭的，本書致力於在陡峭的台階前搭建一個斜坡，為讀者鋪平機器學習的數學之路。 　　《機器學習的數學》共19章，分為線性代數

、高等數學和機率3個組成部分。第 1 部分包括向量、向量的點積與叉積、行列式、代數餘子式、矩陣、矩陣和聯立方程式、矩陣的秩、逆矩陣、高斯—喬登消去法、消去矩陣與置換矩陣、矩陣的LU分解、歐幾里得距離、曼哈頓距離、切比雪夫距離、夾角餘弦等；第2部分包括導數、微分、不定積分、定積分、弧長、偏導、多重積分、參數方程式、極座標系、柱座標系、球座標系、梯度、梯度下降演算法、方向導數、線性近似、二階近似、泰勒公式、牛頓法、最小平方法、求解極值、拉格朗日乘子法、KKT條件、歐拉—拉格朗日方程式等；第3部分包括機率、古典概型、幾何概型、互斥事件、獨立事件、分佈函數、離散型分佈、連續型分佈等。 　　《機器學習

的數學》內容全面，文字精練，實例典型，實用性強，出發點為「平易數學」，與機器學習完美對接，適合想要瞭解機器學習與深度學習但數學基礎較為薄弱的程式設計師閱讀，也適合作為機器學習的相關專業教材。機器學習及數學愛好者、資料探勘與分析人員、金融智慧化從業人員等也可選擇本書進行參考學習。

變數 代換法 不定積分進入發燒排行的影片

微積分統一教學題庫之研究：以臺灣大學微積分乙班試題為例

為了解決變數 代換法 不定積分的問題，作者蘇威全 這樣論述：

本研究是以民國 98 至 109 學年度臺灣大學微積分乙班試題之歷屆期中期末試題為例進行整理，以 Larson and Edwards (2018) 為架構，將內容分為 11 個章節：極限及其性質丶微分丶微分的應用丶積分丶積分技巧和瑕積分丶積分的應用丶無窮級數丶多變數函數丶多重積分丶微分方程式丶機率。在 11 個章節中，將會說明各章節中的定義丶定理，以及解題的觀念與技巧，並附上臺大微積分乙班歷屆考題作為例題說明。

微積分(第三版)

為了解決變數 代換法 不定積分的問題，作者林騰蛟 這樣論述：

　　本書是作者專為大專院校微積分課程編寫的教科書，深入淺出、易教易學。書中例題豐富，編寫用心，並以全彩印製，重點清楚、圖表精美。 　　書中內容介紹了函數極限、連續等基本概念，一元函數微積分學、二元函數微分學及重積分之觀念與應用，也簡要介紹了數列、級數以及冪級數。 　　每一節後均備有豐富的習題，提供學生練習演算之用，為未來學習需要用到微積分的課程奠定基礎。書末附錄習題解答，並提供線上習題詳解，讀者可掃描目錄頁最後的 QR Code 下載閱讀。

微積分統一教學題庫之研究：以台灣大學微積分甲班一組試題為例

為了解決變數 代換法 不定積分的問題，作者劉丞罡 這樣論述：

本文主要針對民國 89 至 106 學年度臺灣大學微積甲班一組試題為例之考古題進行整理，以 LarsonandEdwards(2017) 為架構，主要分為十二個主題：極限及其性質、微分、微分的應用、積分、微分方程式、積分技巧、積分的應用、無窮級數、向量值函數、多變數函數、多重積分、向量分析。十二個主題中，除了簡述歷屆考題出現的名詞定義外，也說明相關的定理與性質，同時整理出常見的觀念與題型，並且附上例子說明。最後，於每一章節的最後一節附上歷年的分類試題以供讀者精熟與練習。