@ParamSiddh：如果我要从头开始学习机器学习的数学，这就是我会遵循的路线图：

如果我要从零开始学习机器学习的数学，我会遵循以下路线图：

1. 线性代数

以下是不可跳过的内容：

• 向量
• 矩阵
• 方程
• 分解
• 矩阵与图
• 线性变换
• 特征值和特征向量

现在你已经学会了如何表示和转换数据。

2. 微积分

不要跳过任何以下内容：

• 级数
• 函数
• 数列
• 积分
• 优化
• 微分
• 极限与连续性

现在你理解了梯度下降等算法背后的数学，并对什么是优化有了更好的感觉。

3. 多变量微积分

以下是你开始的方法：

• 多变量函数
• 导数与梯度
• 多变量优化

在现实中，神经网络涉及具有数千个参数的函数，你需要知道它们如何共同变化。

4. 概率论

学习以下内容：

• 分布
• 期望值
• 随机变量

现在你知道如何对不确定性建模、从数据中学习以及进行预测。