文档摘要

第 2 章 · 数学与机器学习基础 章节摘要：大模型听起来神秘，拆开看是三块朴素的数学与一门经典的机器学习技术。本章把后面九章要反复借用的地基一次打好：线性代数给出运算语言，概率论给出建模目标，优化理论给出训练方法；神经网络把这些组装成可学习的函数，训练机制（损失函数、反向传播、优化器）则解释参数如何被一步步调整。读完本章，"梯度""交叉熵""学习率"这些词将不再是黑话。 会员。《第2章 · 数学与机器学习基础》收录于灏天文库文集《AI大模型开发与应用实战》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/189-ai%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%BC%80%E5%8F%91%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9E%E6%88%98

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