机器学习依赖数学作为核心工具，以下是关键领域与资源：
1. 线性代数 📐
- 向量与矩阵运算：支持高维数据处理
- 特征空间建模：PCA、SVD等降维技术
- 推荐系统中的矩阵分解：深入学习
2. 概率与统计 🔢
- 概率分布：正态分布、伯努利分布等
- 统计推断：假设检验、贝叶斯定理
- 机器学习模型评估：交叉验证、混淆矩阵
3. 微积分 📈
- 梯度下降：优化算法的核心原理
- 函数导数：理解模型损失函数变化
- 多变量微积分：神经网络参数更新
4. 优化理论 ⚙️
- 凸优化与非凸优化的区别
- 梯度下降法、牛顿法等算法对比
- 约束优化问题求解
探索更高级数学应用 ➡️ 深入解析数学在深度学习中的角色