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机器学习中,最常用的五个数学主题在机器学习中,这五个数学主题非常频繁地使用: 线性代数概率统计学微积分图线性代数线性代数是ML 中最常用的数学主题,从经典的机器学习到最新和先进的LLMs.人们可以很容易地在所有ML 算法中找到线性代数的可用性,例如线性回归、SVM、KNN、随机森林或任何其他算法。..

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探索微分几何:桥接数学与物理的奥妙线性代数以及多重线性代数的技术,以深入研究这些流形的性质和结构。微分几何不仅拥有丰富的历史背景,而且在物理学、工程学和计算机科是什么。 微分几何还在现代理论物理学的发展中发挥了重要作用,例如弦理论。弦理论是一个试图在单一一致理论中统一所有基本力的理论框架。在弦理是什么。

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微分几何简介:从数学到物理微分几何是数学的一个分支,主要研究光滑形状和空间,即光滑流形。该领域结合了微分学、积分学、线性代数和多重线性代数的技术,探索这些说完了。 微分几何还在现代理论物理学的发展中发挥了重要作用,例如弦理论。弦理论是一个试图在单一一致理论中统一所有基本力的理论框架。在弦理说完了。

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