数学是机器学习的基础，理解数学原理对于深入学习和应用机器学习算法至关重要。以下是一些关键数学概念及其在机器学习中的应用。
线性代数
线性代数是处理向量、矩阵以及它们的运算的数学分支。在机器学习中，线性代数用于：
- 特征表示：使用矩阵来表示数据特征。
- 线性回归：使用矩阵运算来最小化预测误差。
线性代数
概率论与统计学
概率论与统计学是机器学习中用于处理不确定性和数据建模的基础。
- 概率分布：用于描述随机变量的可能结果。
- 统计推断：从样本数据中推断总体特征。
概率论与统计学
微积分
微积分是研究函数、极限、导数和积分的数学分支。在机器学习中，微积分用于：
- 梯度下降：用于优化算法参数。
- 损失函数：用于评估模型性能。
微积分
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