ml在数学是什么意思

在数学领域，ML代表"Maximum Likelihood"，即最大似然估计。这是一种参数估计方法，通过寻找使观测数据出现概率最大的参数值来建立模型。实际应用中，统计学家使用ML估计正态分布的均值和方差，或者回归分析中的系数。金融分析师利用ML模型预测股票价格走势，生物统计学家则用它估计疾病传播参数。这种方法在概率论和数理统计中广泛应用，为数据建模提供了理论基础。

ML也可指"Machine Learning"，即机器学习。数学中的机器学习算法依赖线性代数、微积分和概率论等数学工具。支持向量机使用内积空间进行分类，神经网络通过梯度下降法优化权重，决策树应用信息论中的熵概念选择最佳分割点。数学家开发的各种优化算法，如随机梯度下降、牛顿法等，构成了机器学习的核心数学框架。这些方法在图像识别、自然语言处理和数据挖掘等领域发挥关键作用。