线性代数：数据的骨架
- 矩阵运算、向量空间、特征值分解是模型构建的核心
- 推荐学习路径：线性代数基础教程
微积分：优化的钥匙
- 导数与梯度用于参数更新，积分计算概率密度
- 关键概念：链式法则、泰勒展开、极值求解
概率统计：不确定性的量化
- 概率分布、贝叶斯定理、假设检验支撑模型推理
- 实践应用：数据预处理、模型评估、过拟合分析
优化理论：模型训练的引擎
- 梯度下降、凸优化、拉格朗日乘数法决定收敛速度
- 推荐扩展阅读：数学与AI的深度关联
💡 所有数学知识需结合代码实践才能真正掌握，建议搭配机器学习实战项目同步学习