微积分只有一个定理。其他，都是注释。 #微积分 #数学 #机器学习 #深度学习 #定理

十五秒速通，高等数学重难点 可视化数学，这样学习，还有谁学不会微积分？#数学 #高等数学 #会动的数学 #微积分 #知识点

学了5年SVD：一个定理，两种人生（数学vs机器学习） #机器学习 #深度学习 #数学 #可视化 #SVD

傅立叶变换牛在哪里？ #数学思维#学习方法 #成其老师讲微积分 #数学学习

一切模型背后的灵魂：最大似然估计 为什么几乎所有模型的目标函数，最终都能指向这条原理？从机器学习到神经网络，背后的哲学都来自同一个思想：最大似然估计（MLE）！#数理统计 #概率论 #统计学 #机器学习 #数学思维

邻接矩阵是图论中表示图结构的经典数学工具，由匈牙利数学家库拉托夫斯基在20世纪初提出，通过矩阵元素a[i][j]表示节点i和j间的连接关系。其起源可追溯至欧拉对七桥问题的研究，为图的代数表示奠定基础。现代应用中，邻接矩阵广泛用于计算机科学领域，包括社交网络分析、路径规划算法、网络安全评估等。在机器学习中，基于邻接矩阵的图神经网络(GNN)成为处理非结构化数据的前沿方法，在推荐系统、分子结构预测和交通流量优化等场景展现强大能力，推动了图论从理论到实际应用的深度融合。