在机器学习中，数学是一个至关重要的基础。以下是一些在机器学习中常用的数学概念和它们的应用。
线性代数
线性代数在机器学习中扮演着核心角色。以下是一些关键概念：
- 矩阵：用于表示数据和计算。
- 向量：用于表示方向和大小。
- 特征值和特征向量：用于降维和特征提取。
线性代数
概率论与统计学
概率论和统计学是理解机器学习算法的基石。
- 概率分布：描述随机变量的概率。
- 期望值：随机变量的平均值。
- 方差：描述随机变量的离散程度。
概率分布
微积分
微积分在优化算法中发挥着重要作用。
- 导数：描述函数的变化率。
- 梯度下降：用于优化参数。
导数
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