AI 大模型的数学原理是多领域的融合：
线性代数构建模型的结构与信息传递方式，
微积分提供参数优化的工具（梯度下降与反向传播），
概率论与数理统计描述模型的不确定性与学习目标，信息论量化信息差异与相关性  
这些数学工具的协同作用，使大模型能从海量数据中学习复杂规律，实现智能行为（如理解文本、生成内容、预测趋势等）

曾几何时，考试是我们学习数学的唯一动力。
因工作需要，重新学习微积分、线性代数、概率统计。
这次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。

《数学要素（全彩图解 + 微课 + Python编程）》
数据科学和机器学习已经深度融合到生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。
掌握“数学+编程+机器学习”绝对是王牌。
学数学、用数学，爱上数学
本书打破数学板块的藩篱，将算数、代数、线性代数、几何、解析几何、概率统计、微积分、优化方法等板块有机结合在一起。
第1、2章讲解向量和矩阵的基本运算；
第3章讲解常用几何知识；
第4章讲解代数知识；
第5、6两章介绍坐标系；
第7、8、9三章介绍解析几何；
第10章到第14章都是围绕函数展开；
第15章到第19章讲解微积分以及优化问题内容；
第20、21两章是概率统计入门；
最后四章以线性代数收尾
这次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。

数学 + 编程 + 机器学习  python
数学要素（全彩图解 + 微课 + Python编程）
矩阵力量：线性代数全彩图解+微课+Python编程
统计至简（概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程）
大数据数学基础（Python语言描述）
白话机器学习的数学
机器学习算法的数学解析与Python实现
股票多因子模型实战：Python核心代码解析

内积是衡量向量之间相似程度的指标。
结果为正，说明二者相似；为0则二者垂直；为负则说明二者不相似

一阶导数是单变量函数的变化率，梯度是多变量函数的 “变化率向量”。
梯度可以看作是一阶导数在多变量场景下的推广，二者共同描述了函数的局部变化特性，是机器学习中优化算法（如梯度下降）的数学基础

股市盈利的三种底层逻辑：
盈利增长的钱、估值抬升的钱、股市波动的钱。  
巴菲特直言，自己只赚前两种

我所追求的全部知识，都更充分地证明我的无知是无限的
——卡尔·波普（Karl Popper）

广告费与点击量
一次函数  y=ax+b
其中a是斜率   ，b是截距
统计学领域，常使用θ表示未知数和推测值
多个参数 采用θ加数字下标
y=θ0 + θ1x
θ 西塔  参数

《白话机器学习的数学》
通过回归和分类的具体问题，逐步讲解机器学习中实用的数学基础知识。
重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。
通过实际的Python 编程讲解了数学公式的应用，加深读者对相关数学知识的理解