机器学习依赖于数学工具作为核心支撑，以下是关键知识点概览：
🔢 1. 线性代数
- 向量与矩阵：数据表示的基础（如图像处理中的像素矩阵）
- 张量运算：深度学习中多维数据的核心操作
- 特征分解：PCA降维、奇异值分解(SVD)等算法依赖
- 矩阵运算
📈 2. 微积分
- 导数与梯度：优化模型参数的核心概念
- 链式法则：反向传播算法的数学基础
- 多元函数极值：损失函数最小化问题
- 微积分
📊 3. 概率统计
- 概率分布：正态分布、伯努利分布等
- 期望与方差：评估模型性能的指标
- 贝叶斯定理：生成模型（如朴素贝叶斯）的理论依据
- 概率统计
🔄 4. 优化方法
- 梯度下降：最经典的优化算法
- 随机梯度下降(SGD)：处理大规模数据的变体
- 牛顿法：利用二阶导数加速收敛
- 梯度下降
需要更深入理解这些数学概念？可访问 /learn/tech/machine_learning/advanced_math 进一步学习。