机器学习依赖数学作为核心工具，以下是关键领域及其应用：
1. 线性代数 🧮
- 向量与矩阵运算：用于数据表示和特征变换
- 特征空间分析：通过矩阵分解（如SVD）降维
- 示例：矩阵运算图示
2. 概率统计 📈
- 概率分布：贝叶斯定理、高斯分布等
- 统计推断：参数估计与假设检验
- 示例：概率分布图示
3. 微积分 📐
- 梯度下降：优化模型参数的核心方法
- 导数与积分：理解损失函数变化趋势
- 示例：梯度下降图示
4. 优化理论 🔍
- 凸优化与非凸优化：影响模型收敛性
- 无约束/有约束优化：如使用拉格朗日乘数法
- 示例：优化算法图示
如需深入学习，可访问机器学习数学基础专题扩展阅读 🚀