数学与机器学习（Math & Machine Learning，简称 Math_ml）是当今科技领域的前沿交叉学科。它结合了数学的严谨性和机器学习的强大能力，为解决复杂问题提供了新的思路和方法。
数学在机器学习中的应用
- 概率论与统计：概率论和统计是机器学习的基础，它们提供了对数据分析和预测的理论支持。
- 线性代数：线性代数在机器学习中扮演着重要角色，尤其是在处理线性模型和特征工程时。
- 微积分：微积分在优化算法和模型训练中至关重要，它帮助我们找到最优解。
机器学习在数学中的应用
- 数值计算：机器学习可以用于解决复杂的数值计算问题，例如积分、微分等。
- 优化算法：机器学习算法可以用于求解优化问题，提高数学模型的效率。
- 数据可视化：机器学习可以帮助我们更好地理解和可视化数学模型。
扩展阅读
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