数学是机器学习的基础，以下是一些基础的数学概念：

1. 线性代数

线性代数是机器学习中最常用的数学工具之一。以下是一些重要的概念：

  • 向量：线性代数中的基本对象，可以表示为一个有序的数列。
  • 矩阵：由一系列向量组成的二维数组。
  • 行列式：一个数字，表示矩阵的某种性质。
  • 矩阵乘法：将两个矩阵相乘得到一个新的矩阵。

向量

2. 概率论

概率论是处理不确定性的数学分支，在机器学习中用于处理数据的不确定性。

  • 概率分布：描述随机变量可能取值的概率。
  • 期望：随机变量的平均值。
  • 方差：衡量随机变量取值的不确定性。

概率分布

3. 微积分

微积分是研究函数及其变化率的数学分支。

  • 导数：表示函数在某一点的斜率。
  • 积分：表示函数在某一段区间内的累积变化。

导数

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