机器学习十大核心方程机器学习核心公式整理
有人整理了一份“机器学习十大核心方程”，不仅覆盖了概率论、线性代数、优化方法，还扩展到扩散模型和注意力机制等前沿内容。
每个公式都配了Python代码，让人能直接看到公式是怎么落地的。学习地址👉：chizkidd.github.io//2025/05/30/machine-learning-key-math-eqns/
文章主要内容可以分为：
- 概率与信息论：包括贝叶斯定理、熵、KL散度、交叉熵等，奠定了处理不确定性的数学基础；
- 线性代数：矩阵变换、特征值与特征向量、SVD分解，是PCA和神经网络的核心工具；
- 优化方法：梯度下降、反向传播，几乎所有模型训练的核心；
- 损失函数：MSE与交叉熵，分别对应回归与分类的常见场景；
- 高级概念：扩散过程、卷积、Softmax、注意力机制，支撑了今天的生成式AI与Transformer架构。
要想吃透机器学习，这份公式合集是一个很实用的入口。
