数学是机器学习的基础，本指南旨在帮助初学者快速了解数学在机器学习中的应用。
基础数学概念
- 线性代数：线性代数是机器学习中最基础的数学工具，它涉及向量、矩阵、行列式等概念。
- 概率论与数理统计：概率论是描述随机现象的数学分支，数理统计则是利用概率论进行数据分析的方法。
- 微积分：微积分是研究函数变化率及其总和的数学分支，它在机器学习中用于优化算法。
机器学习中的数学应用
- 损失函数：损失函数是衡量模型预测结果与真实值之间差异的函数。
- 优化算法：优化算法用于寻找损失函数的最小值，从而提高模型的性能。
- 特征工程：特征工程是通过选择和构造特征来提高模型性能的过程。
推荐阅读
更多关于数学与机器学习的知识，您可以阅读以下文章：
图片展示
线性代数
概率论
微积分