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💡 在代碼的世界里沉浸了十余載，我一直自詡邏輯思維敏捷，編程能力不俗。然而，當我初次接觸 DeepSeek-R1 并領略其清晰、系統的思考過程時，我不禁為之震撼。那一刻，我深刻意識到：在AI迅猛發展的時代，任何程序員若不主動擁抱人工智能技術，終將面臨被行業淘汰的風險。
🎯 深入學習AI固然充滿挑戰，其中數學基礎無疑是最關鍵的門檻之一。正因如此，我決定開設《機器學習數學通關指南》專欄，旨在系統梳理AI領域所需的數學知識體系。
這一專欄不僅能夠：
- 📝 結構化地輸出我近期學習的心得與收獲
- 🔍 成為我持續精進、查漏補缺的有力工具
- 🤝 為同樣踏上AI學習之路的程序員同行提供參考與助力
🚀 在這個技術變革的時代，唯有不斷學習、持續成長，才能立于不敗之地。希望這個專欄能成為連接傳統編程與AI新世界的一座橋梁。
📐 微積分篇
- 📘 微積分基本概念
- ?? 鏈式法則
- 📊 微分中值定理和積分中值定理
- 🧮 牛頓-萊布尼茨公式
- 📈 泰勒公式
- 🎯 拉格朗日乘子法
🔢 線性代數篇
- 📊 矩陣基本概念
- 🎯 矩陣的秩
- 📐 特征值與特征向量
- 📏 正交投影與內積空間
- 🔄 張量運算
- 🎲 奇異值分解（SVD）
- 📉 主成分分析（PCA）
📊 概率與統計篇
- 📌 概率論基礎概念
- 📈 概率分布與概率密度
- 🎯 似然函數
- 🔄 二維隨機變量
- 📊 期望與方差
- 📏 馬爾科夫不等式和切比雪夫不等式
- 🎲 后驗概率估計
- 🔍 貝葉斯定理
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