机器学习的数学基础

这套课程系统讲解了机器学习所需的数学基础，涵盖高等数学、线性代数、概率论和优化方法四大模块。课程从微分基础(泰勒展开、梯度下降)到线性代数(矩阵分解、正定性)，再到概率统计(贝叶斯定理、EM算法)，最后到优化方法(牛顿法、KKT条件)，共53集内容。通过理论推导与实例结合，帮助学习者掌握机器学习背后的数学原理，适合希望夯实数学基础的AI学习者。