1.3 机器学习的数学基础_机器学习算法原理与编程实践_红黑联盟读书频道

上一节，我们建立了矩阵的概念，并介绍了矩阵基本运算的Python实现。从本节开始，我们学习有关机器学习的一些最基本的数学概念。一谈到数学，大多数人的感觉就一个字：晕。其实，数学让人觉得难的地方不外乎两点：一是语言符号非常简练，二是理论描述比较抽象。长久以来数学研究的是客观世界的空间形式与数量性质，即事物在时空中的普遍存在与运动的规律。因为反映本质，所以才精炼，因为应用普遍，所有才抽象。

现代数学有三个重要的基石：概率论、数值分析、线性代数。概率论说明了事物可能会是什么样；数值分析揭示了它们为什么这样，以及如何变成这样；线性代数则告诉我们事物从来不只有一个样子，使我们能从多个角度来观察事物。