机器学习算法的效率和效果在很大程度上取决于其背后的数学原理。以下是一些在机器学习中常见的数学概念：
核心数学概念
线性代数：
- 向量与矩阵运算
- 特征值与特征向量
- 线性空间与线性变换
概率论与统计：
- 概率分布
- 随机变量与随机过程
- 最大似然估计
微积分：
- 导数与微分
- 积分
- 最优化方法（如梯度下降）
机器学习中的数学应用
- 线性回归：利用最小二乘法估计线性模型的参数。
- 逻辑回归：通过Sigmoid函数将线性模型映射到[0,1]区间，用于分类问题。
- 神经网络：涉及复杂的非线性变换和优化算法。
扩展阅读
更多关于机器学习中的数学内容，可以参考本站的机器学习教程。
线性代数图示
概率论图示
微积分图示