機器學習中那些必要又困惑的數學知識

現在很多想從事於機器學習的朋友都存在很多困惑，主要是很多相關的書看不懂，尤其是數學部分，機器學習的基礎是數學。數學並非是一個可選可不選的理論方法，而是不可或缺的支柱。對於機器學習算法工程師而言，微積分、線性代數、概率論毫無疑問是需要掌握的。 爲什麼要強調數學？ 毫無疑問機器學習中數學是重要的，例如你需要： 1.選擇合適的算法，包括考慮精度、訓練時間、模型的複雜性、參數和數量特徵； 2.選擇參數設置

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