深度学习数学基础指南 📚

深度学习的数学核心知识是构建AI模型的基石，掌握以下内容将帮助你理解算法原理：

🔢 数学模块速览

• 线性代数

  矩阵运算、向量空间、特征值分解等，推荐学习[《深度学习数学基础》](/zh/book/deep_learning_math)完整章节

• 概率统计

  概率分布、贝叶斯定理、期望方差等概念，可结合[《概率论与数理统计》](/zh/book/probability_statistics)扩展学习

• 微积分

  梯度下降、链式法则等优化方法，建议同步阅读[《机器学习数学解析》](/zh/book/machine_learning_math)

📌 学习建议

1. 从基础概念入手，避免直接跳入复杂模型
2. 使用在线数学工具辅助计算验证
3. 结合代码实践加深理解，如使用Python的NumPy库

📌 提示：数学能力是深度学习工程师的核心竞争力，建议每天投入30分钟专项练习！