机器学习依赖于坚实的数学基础，以下是核心知识点概览：
1. 线性代数 🧮
- 矩阵运算：用于数据表示和变换
- 特征向量与值：PCA等降维技术的关键
- 向量空间模型：文本处理与推荐系统的基础
2. 微积分 📈
- 导数与梯度：优化算法（如梯度下降）的核心
- 多元函数极值：模型参数调优的数学依据
- 链式法则：深度学习中的反向传播基础
3. 概率统计 📊
- 概率分布：高斯分布、伯努利分布等模型假设
- 贝叶斯定理：分类算法（如朴素贝叶斯）的理论支撑
- 假设检验：模型效果评估的统计方法
4. 优化算法 ⚙️
- 凸优化：确保全局最优解的数学条件
- 随机梯度下降（SGD）：大规模数据训练的实用方案
- 对偶问题：提升计算效率的数学技巧
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