机器学习中的数学基础至关重要，本教程将介绍一些基础的数学概念，帮助你更好地理解机器学习算法。
基础概念
- 线性代数：包括矩阵、向量、行列式等概念。
- 概率论：概率分布、随机变量、条件概率等。
- 统计学：描述性统计、推断统计等。
图像展示
以下是一个线性代数的例子，展示了一个二维空间中的向量。
进一步阅读
想要了解更多关于机器学习数学的知识，可以访问本站的 机器学习数学基础课程。
注意事项
在使用本教程时，请注意以下几点：
- 请确保您理解了每个概念的定义和含义。
- 在实践中多加练习，加深对知识的理解。
- 如果遇到困难，请查阅相关资料或寻求帮助。