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阿卡多克lsp這是特洛伊木馬

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機器學習需要哪些數學基礎？

最重要的是線性代數和概率論。

現在最流行的機器學習模型，神經網絡基本上有很多向量、矩陣、張量。從激活函數到損失函數，從反向傳播到梯度下降，都是對這些向量、矩陣和張量的運算和操作。

其他“傳統”機器學習算法也使用大量線性代數。例如，線性回歸與線性代數密切相關。

從線性代數的觀點來看，主成分分析是對協方差矩陣進行對角化。

尤其是當你讀論文或想更深入的時候，概率論的知識是非常有用的。

它包括邊緣概率、鏈式規(guī)則、期望、貝葉斯推理、最大似然、最大后驗概率、自信息、香農熵、KL散度等。

神經網絡非常講究“可微性”，因為可微模型可以用梯度下降法優(yōu)化。梯度下降和導數是分不開的。所以多元微積分也需要。另外，由于機器學習是以統計方法為基礎的，因此統計知識是必不可少的。但是，大多數理工科專業(yè)學生都應該學過這兩部分內容，所以這可能不屬于需要補充的內容。