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第2章
基础知识

本章主要介绍机器学习的基础知识,包括机器学习中常用的统计学术语:模型、数据集、样本和特征等,拟合、过拟合和欠拟合等机器学习的基本概念,这些概念在后续章节会大量用到。更重要的是,详细介绍机器学习中需要用到的数学基础知识,主要包括高等数学、线性代数、概率论等。读者需要熟练掌握本章内容,这些内容是理解各种机器学习算法的重要基础。

学习目标:

(1)掌握机器学习常用术语。

(2)掌握高等数学基础知识。

(3)掌握机器学习概率论基础。

(4)掌握机器学习线性代数基础。 K6Vun+BMxUyqKBiLp8AT/TMqVKCd9YpV/05nuD12/m6vcTYVyvwsMsPTEFq79Zyi

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