📚 数学基础
在机器学习领域，高级微积分是构建模型的核心工具。以下是关键知识点：
- 多元函数微分：用于优化算法（如梯度下降）的推导
- 链式法则：在神经网络反向传播中至关重要
- 泰勒展开：近似复杂函数的数学基础
- 拉格朗日乘数法：约束优化问题的解决方法
🧠 应用领域
微积分在机器学习中的应用无处不在：
- 损失函数最小化：通过求导找到最优参数
- 概率密度估计：利用积分计算连续分布概率
- 动态系统建模：微分方程描述时间序列数据
- 正则化技术：通过引入惩罚项控制模型复杂度
📚 推荐学习路径
如需更深入理解，可参考以下资源：