线性代数 📌
- 核心概念：向量、矩阵、张量运算
- 应用场景：数据表示、特征变换、神经网络权重计算
- 推荐学习路径：点击查看线性代数入门教程
微积分 📈
- 关键公式：导数、梯度、链式法则
- 实际意义：模型优化、损失函数分析、反向传播算法
- 延伸阅读：深入理解微积分在ML中的作用
概率统计 📊
- 基础理论：概率分布、期望方差、贝叶斯定理
- 机器学习关联：数据建模、不确定性量化、统计假设检验
- 相关资源：概率统计实战案例库
优化方法 🔍
- 经典算法：梯度下降、牛顿法、共轭梯度
- 关键技巧：学习率调整、正则化技术、凸优化特性
- 进阶内容：点击探索优化方法进阶指南
📖 小贴士：数学是理解机器学习算法的基石，建议结合代码实践加深认知！