数学是机器学习的基础，本教程旨在帮助初学者掌握必要的数学概念，以便更好地理解机器学习算法。
目录
线性代数
线性代数是数学中研究向量、矩阵和行列式等概念的分支。在机器学习中，线性代数用于解决诸如特征提取、降维等问题。
- 矩阵乘法
- 向量空间
- 特征值与特征向量
概率论与统计
概率论与统计是机器学习中的核心工具，用于处理不确定性问题和数据建模。
- 概率分布
- 贝叶斯定理
- 线性回归
微积分
微积分是研究函数、极限和导数的数学分支。在机器学习中，微积分用于优化算法，如梯度下降。
- 导数
- 多元函数微分
- 梯度下降
机器学习资源
以下是一些推荐的机器学习资源，可以帮助您更深入地了解相关概念。
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