机器学习是人工智能领域的一个重要分支，而数学则是支撑机器学习理论和方法的基础。以下是一些机器学习数学基础的概念和公式。
常用数学概念
- 线性代数：矩阵、向量、特征值、特征向量等。
- 概率论：概率分布、期望、方差、协方差等。
- 微积分：导数、积分、微分方程等。
机器学习常用公式
- 损失函数：用于衡量模型预测值与真实值之间的差距，常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵损失（Cross Entropy）等。
损失函数的公式如下：
$$
L(y, \hat{y}) = \frac{1}{2}(y - \hat{y})^2
$$
其中，$y$ 为真实值，$\hat{y}$ 为预测值。
图像识别
图像识别是机器学习的一个重要应用领域。以下是一些图像识别的常用方法：
- 卷积神经网络（CNN）：通过卷积层提取图像特征，然后通过全连接层进行分类。
- 循环神经网络（RNN）：适用于处理序列数据，如视频、音频等。
扩展阅读
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