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。