数学 基础

向量是具有大小和方向的量，在机器学习中常用于表示特征空间和数据点.

随机梯度下降是一种优化算法，通过迭代更新参数来最小化损失函数，常用于深度学习模型训练

标量是只有大小没有方向的量，常作为向量和矩阵的元素存在，用于数学表达式中

假设检验是统计推断的一种方法，用于判断样本数据是否支持某种假设，常用于数据分析和模型验证

梯度下降法通过沿着梯度反方向更新参数来寻找函数最小值，是机器学习中最常用的优化方法之一

数理统计通过对数据的收集、分析和推断，研究随机现象的统计规律性，是机器学习模型评估的基础

矩阵是由数值组成的矩形阵列，在深度学习中用于表示数据特征和模型参数，支持线性变换运算