【筆記】想學機器學習？這裏有你需要知道的一些基礎知識！

機器學習線路圖： 紮實的數學功底是機器學習的基礎，然後就是機器學習典型的方法、算法，最後就是動手編程（Python），動手實踐代碼編寫，如果想要積累實際的項目經驗，最好要參加一些數據科學競賽。 本文主要內容： 機器學習基礎：機器學習的分類與一般思路 微積分基礎：泰勒公式、導數與梯度 概率與統計基礎：概率分佈、常見分佈、常見統計量 線性代數基礎：矩陣乘法的幾何意義 機器學習的其他名稱： 模式識別、數

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