机器学习领域中的数学基础是理解算法和模型的关键。本文将简要介绍机器学习数学中的核心概念，并附上相关资源。
核心概念
- 线性代数：线性代数是理解机器学习的基础，它涉及到向量、矩阵、行列式和特征值等概念。
- 概率论与数理统计：概率论用于描述不确定性，数理统计则用于分析数据，包括估计参数、检验假设等。
- 微积分：微积分用于优化算法，求解极值、最小值和最大值等问题。
图片展示
矩阵运算
特征值与特征向量
扩展阅读
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