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