机器学习是人工智能的一个重要分支，它依赖于数学和统计学的基础。以下是一些机器学习与数学相关的知识点：
- 线性代数：线性代数在机器学习中扮演着核心角色，例如矩阵运算、特征分解等。
- 概率论与数理统计：概率论和数理统计是理解机器学习算法的基础，例如贝叶斯定理、最大似然估计等。
- 微积分：微积分用于优化算法，例如梯度下降、牛顿法等。
机器学习常用数学公式
- 损失函数：损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差异，常见的损失函数有均方误差（MSE）和交叉熵损失（Cross Entropy Loss）。
- 梯度下降：梯度下降是一种优化算法，用于最小化损失函数。
扩展阅读
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线性代数
概率论
微积分
损失函数
梯度下降