机器学习数学基础（ml_math）

机器学习的核心离不开数学工具，以下是关键领域的概述：

1. 数学基础框架

• 线性代数
  矩阵运算、向量空间是构建模型的基石。例如：

  [点击查看线性代数详解](/linear_algebra)

• 概率统计
  概率分布、贝叶斯定理帮助理解数据不确定性。例如：

  [深入学习概率统计](/probability_statistics)

• 微积分
  梯度下降法依赖导数与积分概念。例如：

  [探索微积分应用](/calculus_applications)

• 优化算法
  凸优化与非凸优化问题直接影响模型收敛性。例如：

  [了解更多优化技巧](/optimization_tips)

2. 实践建议

• 结合数学理论与实际案例（如图像识别中的数学应用）加深理解
• 使用可视化工具辅助学习，例如：

如需进一步探索，可访问 机器学习数学资源中心 获取完整学习路径。