機器學習已經使整個數據科學界充滿了關於框架的問題以及用於構建未來智能應用程序的有效手段，在掌握與機器學習相關算法的內部工作原理方面，任何結果將存在著巨大的可能性，由於數學是編程過程的重要組成部分，這也使得掌握相關的數學知識在整個機器學習開發過程中是必要的。
數學知識對於理解和應用機器學習算法在不同的應用中是非常重要的。從理解不確定性到預測間隔以及具有選型驗證策略的參數設置，數學概念將有助於實現機器學習，和其他的一些算法選擇，包括選著合適的訓練時間、複雜性和準確性，以及在機器學習的擬合和欠擬閤中存在的偏差。
要理解上述每一個功能實現的原因，一個人通常需要在他們的領域要懂得高等數學，深入研究機器學習通常需要多維度的努力和一系列的數學公式，這些公式可以促進未來機器學習的理論和效率。
一些有助於機器學習的數學包括:
線性代數：作為21世紀數學的解決方案之一，這是一種對投影、向量空間和未來規範非常重要的數學類型。好消息是，大部分課程都可以通過麻省理工學院的課件在網上免費獲得；
多元微積分：積分微積分、偏導數和微分微積分都可以作為這門數學學科的一部分，為機器學習的發展做出貢獻；
理論與統計和概率：統計學與機器學習有著截然性的不同，但統計學的基本值仍然是概率的必要條件，增加了隨機變量、方差和機器學習抽樣。
複雜的優化和算法：這是一種對提高計算效率非常重要的數學類型。對於各種數據結構的知識，以及在任何數據集中利用稀疏性都需要適當的規模，並在算法中使用複雜的優化。
附加知識：其他重要學科包括連續函數極限、信息理論、實際和複雜分析、序列和函數空間以及流形。這些都可以算是數學學科所包含了，這些知識也可以引導自己開發新的機器學習解決方案。
不知道這些數學相關的知識，各位都還知道嗎？反正筆者是一臉懵逼狀態。
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