机器学习已经使整个数据科学界充满了关于框架的问题以及用于构建未来智能应用程序的有效手段，在掌握与机器学习相关算法的内部工作原理方面，任何结果将存在着巨大的可能性，由于数学是编程过程的重要组成部分，这也使得掌握相关的数学知识在整个机器学习开发过程中是必要的。
数学知识对于理解和应用机器学习算法在不同的应用中是非常重要的。从理解不确定性到预测间隔以及具有选型验证策略的参数设置，数学概念将有助于实现机器学习，和其他的一些算法选择，包括选着合适的训练时间、复杂性和准确性，以及在机器学习的拟合和欠拟合中存在的偏差。
要理解上述每一个功能实现的原因，一个人通常需要在他们的领域要懂得高等数学，深入研究机器学习通常需要多维度的努力和一系列的数学公式，这些公式可以促进未来机器学习的理论和效率。
一些有助于机器学习的数学包括:
线性代数：作为21世纪数学的解决方案之一，这是一种对投影、向量空间和未来规范非常重要的数学类型。好消息是，大部分课程都可以通过麻省理工学院的课件在网上免费获得；
多元微积分：积分微积分、偏导数和微分微积分都可以作为这门数学学科的一部分，为机器学习的发展做出贡献；
理论与统计和概率：统计学与机器学习有着截然性的不同，但统计学的基本值仍然是概率的必要条件，增加了随机变量、方差和机器学习抽样。
复杂的优化和算法：这是一种对提高计算效率非常重要的数学类型。对于各种数据结构的知识，以及在任何数据集中利用稀疏性都需要适当的规模，并在算法中使用复杂的优化。
附加知识：其他重要学科包括连续函数极限、信息理论、实际和复杂分析、序列和函数空间以及流形。这些都可以算是数学学科所包含了，这些知识也可以引导自己开发新的机器学习解决方案。
不知道这些数学相关的知识，各位都还知道吗？反正笔者是一脸懵逼状态。
閱讀更多 上海佰質儀器儀表 的文章
