现代数学的最大作用（之一）——为机器学习服务，深入探讨机器学习的核心数学：线性代数和微积分

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点击上方“ 图灵人工智能 ”，选择“星标”公众号 您想知道的人工智能干货，第一时间送达                           这篇文章探讨了理解和构建机器学习（ML）模型所需的核心数学概念。我们将深入研究 线性代数 和 微积分 ，展示它们在模型训练和优化中的应用。最终，你将对这些基础知识及其实际应用有更精确的理解。 数学在机器学习中的重要性 数学是机器学习的基石。理解算法背后的数学原理可以帮助你理解模型的工作原理、为何做出特定预测以及如何提升模型性能。对于机器学习来说，两个最关键的数学领域是线性代数和微积分。 线性代数处理大型数据集，涉及 矩阵乘法 和 变换 等操作，是构建和优化机器学习模型的基础。 向量之间的距离可以帮助我们对数据进行归一化 ，或者将正则化项添加到损失函数中，或作为通过深度神经 ………………………………