线性代数：机器学习的基石
- **核心概念**：向量、矩阵、张量、特征值与特征向量
- **应用场景**：数据表示（如图像处理）、降维（PCA）、神经网络权重计算
- **推荐学习路径**：[深入理解线性代数](/machine_learning/mathematics)
微积分：优化与模型训练的关键
- **核心概念**：导数、梯度、偏导数、链式法则
- **应用场景**：损失函数最小化（梯度下降）、反向传播算法
- **扩展阅读**：[微积分在机器学习中的应用](/machine_learning/calculus)
概率统计：数据不确定性的量化工具
- **核心概念**：概率分布（高斯分布、伯努利分布）、期望与方差、贝叶斯定理
- **应用场景**：模型评估（混淆矩阵）、不确定性建模（贝叶斯网络）
- **关联内容**：[统计学基础与机器学习](/machine_learning/statistics)
优化算法：让模型更智能的数学引擎
- **核心概念**：凸优化、梯度下降、随机梯度下降（SGD）、Adam优化器
- **应用场景**：超参数调优、训练过程加速
- **进一步学习**：[优化算法详解](/machine_learning/optimization)
🚀 学好数学是掌握机器学习的必经之路，建议结合实践项目加深理解！