十年 ML 数学教学者:大学数学八成无用,只需学这 20%
TivadarDanka · x · 2026-09-05
机器学习数学教育者 Tivadar Danka 基于 10 年教学经验整理出一份 ML 数学学习路线图，指出大学数学中约 80% 的内容与实际建模工作无关，真正需要的只是线性代数、微积分和概率论三根支柱的核心部分。
- 线性代数：用来描述模型
- 微积分：用来把模型拟合到数据上（如理解随机梯度下降）
- 概率论：提供在不确定性下做预测的理论框架，把前两者串起来
作者建议不要一口气读完，而是把文章当学习参考地图：遇到一个引入的概念就深入学透，再回看路线图继续前进。路线图面向没有高数基础的开发者，目标是零基础到深入理解神经网络的工作原理。全文刊于其 Substack《The Palindrome》。
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