数学是数据科学的核心基石，掌握相关知识能帮助你更好地理解算法、模型与数据分析的本质。以下是本课程的核心内容概览：
课程大纲 📘
- 线性代数：向量、矩阵运算与特征值分析
- 概率统计：分布、假设检验与回归模型
- 微积分：导数、积分与优化算法
- 最优化理论：梯度下降与凸优化
- 数学在机器学习中的应用：损失函数与梯度计算
学习目标 🎯
- 能够用数学工具解决实际数据问题
- 理解算法背后的数学原理
- 掌握数据建模与分析的数学基础
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通过本课程，你将深入探索数学如何赋能数据科学，从理论到实践，构建扎实的知识体系。记得多练习数学建模与代码实现哦！💻✨