在深入学习高级机器学习之前，数学基础是不可或缺的。以下是一些关键的数学概念，它们在高级机器学习中扮演着重要角色。
关键数学概念
线性代数
- 向量与矩阵运算
- 线性方程组
- 特征值与特征向量
概率论与统计
- 概率分布
- 贝叶斯定理
- 最大似然估计
微积分
- 导数与微分
- 积分
- 最优化方法
实用资源
为了更好地理解这些概念，以下是一些推荐的学习资源：
图片示例
线性代数
线性代数中的矩阵运算是一个重要的概念。
概率论
概率论中的概率分布对于理解机器学习算法至关重要。
微积分
微积分中的导数和微分在优化机器学习模型时非常有用。