机器学习需要的数学基础

《机器学习需要的数学基础》

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

机器学习需要的数学基础 了解一下？ 个人觉得线性代数，概率统计这两权重很大。 微积分主要用于算法公式推导。 算法主要是考察代码能力，能否将算法转换为程序至关重要。 最后一个数据预处理主要用于实际项目时，需要对数据进行清洗等操作。