学习线性模型需要的数学基础有哪些

学习线性模型需要的数学基础包括：

1. 线性代数：包括向量、矩阵、矩阵乘法、矩阵转置、矩阵求逆、行列式等。

2. 统计学：包括概率论、统计推断、假设检验、置信区间、方差分析等。

3. 微积分：包括导数、微分、积分、极值、最优化等。

4. 优化理论：包括凸优化、梯度下降、牛顿法、拟牛顿法等。

5. 线性代数和微积分的应用：包括最小二乘法、正则化、主成分分析、奇异值分解等。

6. 概率论和统计学的应用：包括最大似然估计、贝叶斯推断、统计回归等。

以上是学习线性模型的数学基础，这些数学知识都是线性模型的基础和必备的。