机器学习的数学基础

机器学习是基于数学原理的，这些原理包括线性代数、概率论和统计学。

线性代数提供了表示和操作数据的方法。它用于处理向量、矩阵和变换，这些都是机器学习算法的基本构建块。

概率论提供了处理不确定性和随机性的方法。它用于表示和推理事件发生的可能性，这是机器学习中的一个关键概念。

统计学提供了从数据中提取有意义信息的工具和技术。它用于估计模型参数、评估算法性能以及进行假设检验。