机器学习要学哪些数学知识?从零基础到神经网络的完整数学地图 2025-10-31 0 浏览 0 点赞 长文 机器学习要学哪些数学知识?这篇文章给初学者画了一张"数学地图":从零基础到神经网络背后的原理,涉及到的数学知识被拆成三大模块,每一块该学到什么程度、先学什么、后学什么,都写清楚了。 - 线性代数:是描述模型的语言,矩阵、向量、特征值、线性变换,这些都是神经网络的"结构骨架" - 微积分:是训练模型的工具,优化、求导、梯度下降,全靠它 - 概率论:是做预测时的底层逻辑,理解损失函数、熵、交叉熵、KL 散度,离不开这部分 文章还特别强调了学习顺序,比如线性代数不建议一上来就啃矩阵,而是从「什么是向量空间」学起。 如果你学 AI 卡在数学那关,这篇内容非常适合当成学习参考路线图来看,查缺补漏也很方便。 原文地址 机器学习数学知识路线图完整文章 #AI #初学者 #学习路径 #微积分 #教程 #数学 #机器学习 #线性代数