📚 线性代数核心概念

  • 矩阵运算：理解向量、矩阵乘法及行列式计算
  • 特征值与特征向量：用于分析神经网络的稳定性
  • 张量：深度学习数据的核心表示形式
线性代数

📈 微积分关键知识点

  • 导数与梯度：优化算法的核心数学工具
  • 链式法则：反向传播的基础推导
  • 积分应用：概率分布密度函数的计算
微积分

📊 概率统计必备内容

  • 概率分布：正态分布、伯努利分布等
  • 期望与方差：模型性能评估指标
  • 条件概率：贝叶斯网络与深度学习的结合
概率统计

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