机器学习是一门涉及大量数学概念和技术的学科。数学是机器学习的基础，它提供了理论和工具来解决机器学习中的问题。以下是十大常见的机器学习数学基础。

1. 线性代数：线性代数是机器学习的基石之一。它涉及向量、矩阵、线性方程组等概念，用于描述和处理数据集、特征矩阵等。

2. 概率论与统计学：概率论和统计学是机器学习中用于建模和推断的重要数学工具。它们涉及概率分布、随机变量、期望、方差等概念，用于描述数据的分布和不确定性。

3. 微积分：微积分是机器学习中用于优化和求解问题的基本数学工具。它涉及导数、积分、极值等概念，用于求解损失函数、优化模型参数等。

4. 最优化理论：最优化理论是机器学习中用于求解最优化问题的数学工具。它涉及约束优化、无约束优化、凸优化等概念，用于求解机器学习中的优化问题。

5. 信息论：信息论是机器学习中用于度量信息量和信息传输的数学工具。它涉及熵、相对熵、互信息等概念，用于衡量数据的不确定性和信息量。

6. 矩阵分解：矩阵分解是机器学习中用于降维和特征提取的数学工具。它涉及奇异值分解、特征值分解、主成分分析等概念，用于将高维数据转化为低维表示。

7. 图论：图论是机器学习中用于描述数据结构和关系的数学工具。它涉及图、节点、边等概念，用于分析和建模数据之间的关系和依赖。

8. 核方法：核方法是机器学习中用于处理非线性问题的数学工具。它涉及核函数、核技巧等概念，用于将非线性问题映射到高维空间中进行线性处理。

9. 随机过程：随机过程是机器学习中用于建模随机事件和时间序列的数学工具。它涉及马尔可夫链、隐马尔可夫模型等概念，用于描述和预测随机事件的演化过程。

10. 线性回归：线性回归是机器学习中最基本的回归方法之一。它涉及回归模型、最小二乘估计等概念，用于建立和拟合线性模型来预测目标变量。

这些数学基础为机器学习提供了理论和方法，帮助我们理解和解决机器学习中的问题。掌握这些数学基础对于从事机器学习的研究和应用都是至关重要的。