机器学习数学路线图 ---- 线性代数、微积分和概率论完全指南thepalindrome.org/p/the-roadmap-of-mathematics-for-machine-learning“理解机器学习算法背后的数学原理是一种超能力。如果你曾经解决过实际问题，你可能已经体验过，了解细节在推动性能超越基准时有多么重要。尤其是当你想突破最前沿的技术时，这一点尤为重要。然而，大部分这些知识都隐藏在复杂的数学公式背后。理解像随机梯度下降这样的算法方法可能看起来很困难，因为它们建立在多元微积分和概率论的基础上。不过，掌握了基础知识之后，大多数概念会变得相对自然。如果你是初学者，并且没有接受过高等数学的正式教育，自己规划学习路线可能会很困难。在这篇文章中，我的目标是为你提供一条从零开始到深入理解神经网络运作原理的学习路线。为了保持简单，我们的目标不是覆盖所有内容，而是专注于确定学习方向。这样一来，如果需要，你可以轻松学习其他相关话题。我建议不要一口气读完这篇文章，而是把它作为你学习过程中的参考点。深入研究文中介绍的概念，然后回过头来查看学习路线，继续前进。我坚信这是最好的学习方式：我会为你指明道路，但你必须亲自走下去。机器学习建立在三个支柱之上：线性代数、微积分和概率论。以下是为你量身定制的完整学习路线图。”科技先锋官AI创造营
