机器学习数学基础 📚
机器学习作为人工智能的核心领域，其底层逻辑依赖于坚实的数学基础。以下是关键知识点概览：
1. 线性代数 🧮
- 矩阵运算：特征提取、数据表示
- 向量空间：高维数据建模
- 特征分解：PCA降维技术
2. 概率与统计 📊
- 概率分布：贝叶斯定理与模型优化
- 统计推断：假设检验与参数估计
- 随机变量：不确定性建模基础
3. 微积分 📐
- 梯度下降：损失函数优化
- 偏导数：多变量模型训练
- 积分应用：概率密度计算
4. 优化理论 🔄
- 凸优化：保证全局最优解
- 拉格朗日乘数法：约束条件处理
- 无约束优化：随机梯度下降算法
📌 扩展学习：欲深入了解线性代数在机器学习中的应用，可访问 /机器学习/线性代数基础 获取更详细解析。