微积分、线性代数、概率论，这里有份超详细的ML数学路线图

机器学习算法背后的数学知识你了解吗？在构建模型的过程中，如果想超越其基准性能，那么熟悉基本细节可能会大有帮助，尤其是在想要打破 SOTA 性能时，尤其如此。

机器学习背后的原理往往涉及高等数学。例如，随机梯度下降算法建立在多变量微积分和概率论的基础上。因此掌握基础的数学理论对于理解机器学习模型很重要。但如果你是没有数学基础的初学者，这里有一份学习路线图，带你从零开始深入理解神经网络的数学原理。