机器学习中的数学基础非常重要，以下是一些关键概念和公式。

线性代数

线性代数是机器学习的基础，以下是一些重要的概念：

  • 向量：线性代数中的基本对象，可以表示为一系列数字。
  • 矩阵：由行和列组成的二维数组，可以表示为多个向量的集合。
  • 行列式：一个数字，可以用来判断矩阵的某些性质。

概率论

概率论是机器学习中的另一个重要组成部分，以下是一些基本概念：

  • 概率：描述某个事件发生的可能性。
  • 条件概率：在某个条件下，某个事件发生的概率。
  • 贝叶斯定理：用于计算后验概率。

梯度下降

梯度下降是优化算法中的一种，用于找到函数的最小值。

  • 梯度：函数在某一点的切线斜率。
  • 下降：沿着梯度的反方向移动，以找到最小值。

机器学习资源

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