矩阵
矩阵在计算机图形学中作用非常大，常见的作用有
1.矩阵的变换：地图中的平移、缩放、旋转等都是
2.矩阵的计算：两个矩阵的乘法，求数据的。
3.图像处理：其实图像看作是一个矩阵。每个像素点都需要一个一个值来描述
4.数据模型：特征值和特征向量
电影用户喜好模型：电影矩阵、用户喜好矩阵等
房价矩阵：位置、价格、等等
概率分析
K-means算法 聚类算法
是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。
朴素贝叶斯和决策树
朴素贝叶斯算法在文字识别， 图像识别方向有着较为重要的作用。 可以将未知的一种文字或图像，根据其已有的分类规则来进行分类，最终达到分类的目的。
梯度下降
机器学习：
统计学
概率
神经网络
al五子棋