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

🔢 线性代数篇

📊 概率与统计篇


💡 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。

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