机器学习模型的构建离不开数学知识，以下是关键领域的核心内容：
1. 线性代数 📈
- 矩阵运算：权重参数存储与变换的核心工具
- 向量空间：理解数据特征关系的基础框架
- 特征分解：PCA等降维技术的数学支撑
2. 概率统计 📊
- 概率分布：贝叶斯网络、隐马尔可夫模型的理论根基
- 期望与方差：评估模型不确定性的指标
- 假设检验：数据显著性分析的统计方法
3. 微积分 📐
- 梯度下降：优化算法的数学原理
- 链式法则：神经网络反向传播的关键
- 凸函数：保证全局最优解的条件
拓展学习 🚀
如需深入了解线性代数应用，可访问：
机器学习中的线性代数详解
掌握这些数学基础后，建议继续学习：
机器学习算法实现实践