欢迎来到人工智能数学专题！这里是理解AI底层逻辑的数学基石，包含关键知识点与实践案例。
🧮核心概念
线性代数
- 向量、矩阵运算是神经网络的核心
- 示例：使用矩阵表示图像数据
概率与统计
- 随机变量、概率分布支撑机器学习模型
- 应用：贝叶斯定理在自然语言处理中的使用
优化算法
- 梯度下降、随机梯度下降（SGD）是模型训练的关键
- 扩展阅读：点击了解SGD的数学推导
🚀实际应用案例
- 图像识别：矩阵运算与卷积核结合实现特征提取
- 推荐系统：概率图模型与协同过滤算法的数学关联
- 自然语言处理：词向量空间与统计语言模型的构建
📘进一步学习
- 深入学习数学推导：点击进入数学公式解析页面
- 实战代码示例：查看Python实现案例