机器学习数学通关指南
✨ 写在前面
💡 在代码的世界里沉浸了十余载，我一直自诩逻辑思维敏捷，编程能力不俗。然而，当我初次接触 DeepSeek-R1 并领略其清晰、系统的思考过程时，我不禁为之震撼。那一刻，我深刻意识到：在AI迅猛发展的时代，任何程序员若不主动拥抱人工智能技术，终将面临被行业淘汰的风险。
🎯 深入学习AI固然充满挑战，其中数学基础无疑是最关键的门槛之一。正因如此，我决定开设《机器学习数学通关指南》专栏，旨在系统梳理AI领域所需的数学知识体系。
这一专栏不仅能够：
- 📝 结构化地输出我近期学习的心得与收获
- 🔍 成为我持续精进、查漏补缺的有力工具
- 🤝 为同样踏上AI学习之路的程序员同行提供参考与助力
🚀 在这个技术变革的时代，唯有不断学习、持续成长，才能立于不败之地。希望这个专栏能成为连接传统编程与AI新世界的一座桥梁。
📐 微积分篇
- 📘 微积分基本概念
- ⛓️ 链式法则
- 📊 微分中值定理和积分中值定理
- 🧮 牛顿-莱布尼茨公式
- 📈 泰勒公式
- 🎯 拉格朗日乘子法
🔢 线性代数篇
- 📊 矩阵基本概念
- 🎯 矩阵的秩
- 📐 特征值与特征向量
- 📏 正交投影与内积空间
- 🔄 张量运算
- 🎲 奇异值分解（SVD）
- 📉 主成分分析（PCA）
📊 概率与统计篇
- 📌 概率论基础概念
- 📈 概率分布与概率密度
- 🎯 似然函数
- 🔄 二维随机变量
- 📊 期望与方差
- 📏 马尔科夫不等式和切比雪夫不等式
- 🎲 后验概率估计
- 🔍 贝叶斯定理
💡 提示：点击上述链接可直接跳转到对应的详细内容。未完成的章节链接将在内容更新后开放。