废柴丶

优化理论研究如何最小化目标函数，凸函数保证全局最优，非凸函数存在局部极值。约束问题可用拉格朗日乘子处理。优化方法在模型训练和损失函数最小化中至关重要。...

概率与统计是人工智能处理不确定性和数据的基础工具。概率分布描述随机变量，贝叶斯公式和条件概率用于推断，最大似然估计用于参数估计，期望与方差衡量分布特性，蒙特卡洛方法用于模拟...

总结了微积分在人工智能中的核心概念，包括导数、偏导、梯度、梯度下降、泰勒展开和积分。理解这些工具有助于模型训练与函数分析。...

介绍了向量与矩阵的基本概念、常见运算及几何意义，涵盖了内积、范数、二维与三维叉乘，矩阵的定义、秩、迹、行列式、逆等运算，以及特征值、特征向量和奇异值分解（SVD）的概念与应...

总结了人工智能学习路线，从数学基础、编程工具、经典机器学习算法，到深度学习与现代模型，涵盖监督/无监督、神经网络、生成模型及强化学习，适合作为入门和进阶参考指南。...