以下是关于机器学习基础的一些核心概念和理论，适合初学者阅读。
核心概念
机器学习简介 机器学习是一门研究如何让计算机系统从数据中学习并做出决策或预测的科学。
监督学习 监督学习是一种从标记数据中学习的方法，通过输入数据和对应的标签来训练模型。
无监督学习 无监督学习是从未标记的数据中寻找结构或模式的方法。
强化学习 强化学习是让智能体在与环境交互的过程中，通过奖励和惩罚来学习最优策略。
理论基础
线性代数 线性代数是机器学习的基础，包括向量、矩阵、行列式等概念。
概率论与数理统计 概率论与数理统计是理解机器学习算法概率分布和统计特性的重要工具。
最优化理论 最优化理论是解决机器学习问题中参数优化问题的关键。
学习资源
想要深入了解机器学习基础，可以阅读以下教材：
- 《机器学习》 - 一本全面介绍机器学习理论的经典教材。
机器学习
通过学习这些基础知识，你将能够更好地理解和应用机器学习技术。