机器学习的数学基础|高等数学/线性代数/概率论/数理统计

Dec 31,2025 690 次浏览 ¥31 编号：57673

📖 内容简介

《机器学习的数学基础|高等数学/线性代数/概率论/数理统计》是机器学习从业者与学习者必备的核心数学指南。本书聚焦机器学习所需的四大数学支柱：高等数学（微积分与优化基础）、线性代数（数据表示与变换核心）、概率论（不确定性建模工具）、数理统计（模型评估与推断依据），系统拆解各领域与机器学习算法的深层关联。书中以实用为导向，将抽象数学理论转化为算法理解的关键支撑：比如用高等数学解释梯度下降原理，通过线性代数解析神经网络的矩阵运算，借助概率论推导贝叶斯模型，利用数理统计验证模型泛化能力。帮助读者打通“数学理论-算法实践”的壁垒，解决机器学习中的数学瓶颈问题。适合入门及进阶阶段的AI从业者、学生，是夯实理论基础、提升模型设计与优化能力的优质参考，助力快速突破机器学习的数学门槛。（字数：218）

*内容摘要，帮助您快速了解要点

课程介绍：

Go（也被称为 Golang）是一种静态类型、编译型的编程语言，由 Google 开发。它具有简洁、高效和强大的并发支持等特点，被广泛应用于网络编程、系统编程、微服务等领域。Go 语言的设计目标是解决大规模软件开发中的一些问题，如代码可读性、编译速度、跨平台支持和并发编程等。

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