数学与机器学习的联系

计算机科学、人工智能和数据科学已经成为现如今社会技术发展的主要动力。数学又是现代科学的基石，几乎所有现代科学都与数学密不可分，尤其是数据科学与机器学习。

要想成为机器学习算法工程师，必须具备一定的数学知识。众所周知，机器学习是计算机技术，但它的底层是数学。更何况，机器学习最不友好的部分不是编程，而是背后的数学原理，以及如何使用它来解决问题。

为什么要强调数学？

毫无疑问机器学习中数学是重要的，例如你需要：

选择合适的算法，包括考虑精度、训练时间、模型的复杂性、参数和数量特征；
选择参数设置和验证策略；
通过了解偏差方差权衡来识别拟合不足与过度拟合；
估计正确的置信区间和不确定性。

机器学习中必要又困惑的数学知识

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