机器学习是一个涉及多个学科领域的复杂领域,其中数学扮演着至关重要的角色。本教程将介绍数学在机器学习中的基础应用。

常见数学工具

  1. 线性代数

    • 矩阵和向量运算
    • 特征值和特征向量
    • 线性方程组
  2. 概率论与数理统计

    • 概率分布
    • 最大似然估计
    • 贝叶斯定理
  3. 微积分

    • 导数和积分
    • 最优化问题

学习资源

想要更深入地了解数学在机器学习中的应用,可以参考以下资源:

图片示例

中心极限定理在机器学习中有着广泛的应用,以下是其直观图示:

Central_Limit_Theorem

希望这些内容能够帮助您更好地理解数学在机器学习中的重要性。