数学是机器学习的基石，掌握以下核心领域能帮助你更好地理解算法原理：
📚 必学数学知识
线性代数 📌
矩阵运算、向量空间、特征值分解等。概率统计 📊
概率分布（如正态分布）、贝叶斯定理、假设检验等。微积分 📐
导数、梯度、多元函数极值等。优化算法 ⚙️
梯度下降、凸优化、拉格朗日乘数法等。信息论 🔍
熵、交叉熵、KL散度等。
🧠 学习建议
- 从线性代数开始，推荐书籍《Linear Algebra and Its Applications》
- 概率统计可结合Python库（如NumPy、SciPy）实践
- 微积分建议配合可视化工具理解函数变化
- 优化算法需了解目标函数的几何意义
- 信息论可从熵的概念延伸到深度学习中的损失函数
🌐 扩展阅读
如需深入了解数学在机器学习中的应用场景，可参考：
机器学习算法实现原理
📌 提示：所有图片关键词均通过安全过滤，确保内容合规。