要学习机器学习，需要具备以下基础数学知识：
- 线性代数 - 线性代数是机器学习中最重要的数学分支之一，涉及向量、矩阵、线性方程组、特征值等概念，是深度学习中常用的工具。掌握线性代数的基本概念和计算方法对于理解机器学习中的算法和模型非常重要。
- 微积分 - 微积分是机器学习中另一个重要的数学分支，涉及函数、导数、积分等概念，是理解机器学习中的优化算法和损失函数的基础。
- 概率论与统计学 - 概率论与统计学是机器学习中用于分析数据和评估模型的基础，包括概率分布、随机变量、期望、方差、最大似然估计、贝叶斯推断等概念。
- 数学工具 - 除了上述三个主要领域，还需要掌握一些常用的数学工具，例如矩阵求导、泰勒展开等，以便理解和实现机器学习算法。
需要注意的是，机器学习中的数学知识非常广泛和深入，需要长期的学习和实践才能掌握。建议在学习的过程中，不断加强基础知识的理解和掌握，并结合实际问题进行实践和探索。
非常感谢您的提醒，信息论和凸优化理论也是机器学习中非常重要的数学分支之一，我在之前的回答中没有提到，非常抱歉。以下是对这两个分支的简要说明：
- 信息论 - 信息论是研究信息传输和处理的数学分支，包括熵、互信息、条件熵等概念，被广泛应用于机器学习中的模型评估和特征选择中。例如，在自然语言处理中，可以使用信息熵来度量单词在语料库中的重要性，从而进行特征选择和文本分类。
- 凸优化理论 - 凸优化理论是研究凸函数优化问题的数学分支，包括梯度下降、牛顿法、共轭梯度等优化算法，被广泛应用于机器学习中的模型训练和参数优化中。例如，在神经网络中，可以使用反向传播算法来求解模型的梯度，并使用梯度下降算法来更新模型参数。
以上两个分支的数学知识对于理解和应用机器学习中的算法和模型都非常重要，需要在学习机器学习的过程中逐步学习和掌握。
是的，除了前面提到的数学知识，以下其他的数学知识也是机器学习中常用的：
- 图论 - 图论是研究图形和网络结构的数学分支，被广泛应用于机器学习中的图像处理、推荐系统、社交网络分析等领域。
- 数值分析 - 数值分析是研究数值计算方法和算法的数学分支，被广泛应用于机器学习中的优化算法、矩阵计算、信号处理等领域。
- 随机过程 - 随机过程是研究随机变量随时间变化的数学分支，被广泛应用于机器学习中的时间序列分析、马尔可夫决策过程等领域。
以上这些数学知识都是机器学习中常用的，但不是所有机器学习应用都需要全部掌握。在学习机器学习的过程中，可以根据自己的应用领域和需求，逐步学习和掌握相关的数学知识。