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机器学习入门需要哪些数学基础?

除了高等数学、线性代数、概率论与数理统计

林岑影林岑影提问于
诺顿不忘初心,方得始终回答于

1.线性最小二乘法

最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。网上可以搜到很多相关的教程和文献,类似:

2.拉格朗日乘数法

拉格朗日乘数法是解决含约束条件的极值问题的常用算法。

3.贝叶斯公式

贝叶斯定理可表述为:后验概率 = (可能性*先验概率)/标准化常量

也就是说,后验概率与先验概率和相似度的乘积成正比。

对于变数有二个以上的情况,贝叶斯定理亦成立。例如:

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