机器学习中的数学基础是理解算法和模型的关键。以下是一些重要的数学概念和公式，它们在机器学习中扮演着核心角色。
线性代数
线性代数是机器学习的基础，它涉及向量、矩阵、行列式和特征值等概念。
- 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，用于存储和操作数据。
- 行列式：一个数字，可以用来判断矩阵的某些性质，如可逆性。
- 特征值和特征向量：矩阵的属性，用于降维和特征提取。
概率论
概率论用于描述不确定事件的发生可能性。
- 概率分布：描述随机变量可能取值的概率。
- 条件概率：在已知某个事件发生的情况下，另一个事件发生的概率。
- 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，用于找到函数的最小值。
- 梯度：函数在某一点的切线斜率，用于指示函数增加或减少的方向。
- 下降方向：梯度相反的方向，用于找到函数的最小值。
机器学习资源
更多关于机器学习数学基础的内容，您可以参考以下资源：
机器学习数学概念图解