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线性代数
线性代数在机器学习中扮演着关键角色，它可以将复杂问题抽象成数学模型。
- 向量和矩阵
- 线性变换
- 奇异值分解 (SVD)
- 矩阵分析
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概率统计
概率统计用于评估机器学习模型的性能。
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数理统计
- 线性回归
- 逻辑回归 机器学习是一个交叉学科，目标是学习一个将输入 (x) 映射到输出 (y) 的函数，用于分类或回归任务。
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深度学习 (Deep Learning)
深度学习是机器学习的一个子领域，使用神经网络算法来处理复杂数据，例如图像、语音和自然语言。
机器学习通过从数据中提取模式和规则来将数据转化为信息。它的主要方法是：
- 归纳学习法
- 分析学习法
机器学习算法通过分析收集的数据并调整权重、阈值和其他参数来达到学习目标。
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