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PureMathematics理论数学,2025,15(5),90-96

PublishedOnlineMay2025inHans./journal/pm

/10.12677/pm.2025.155157

机器学习中的数学基础:核心理论、教学创新

与实践应用研究

1*2

刘帅,王立成

1上海理工大学理学院,上海

2上海电力大学自动化工程学院,上海

收稿日期:2025年3月18日;录用日期:2025年4月30日;发布日期:2025年5月20日

摘要

机器学习作为人工智能的核心领域,其理论基础与数学密不可分。本文以《机器学习》课程中的数学基

础为核心,系统探讨了数学理论在机器学习中的关键作用及其在实际应用中的价值。研究聚焦于线性代

数、概率论、优化理论以及微积分等核心数学内容,深入分析了这些理论在机器学习算法设计、模型优

化和性能评估中的具体应用。基于“问题驱动”和“案例教学”的研究思路,本文提出了一种将数学理

论与机器学习实践深度融合的方法框架,并通过典型应用场景验证了其有效性。研究结果表明,通过强

化数学基础、优化理论教学以及注重实践应用,能够显著提升机器学习算法的性能及其在实际问题中的

适用性。本文的研究不仅为机器学习领域的理论发展提供了新的视角,还为相关技术的实际应用提供了

理论支持和实践指导。

关键词

机器学习,人工智能,线性代数,微积分,优化理论

MathematicalFoundationsinMachine

Learning:AStudyonCoreTheories,

TeachingInnovationandPractical

Applications

ShuaiLiu1*,LichengWang2

1CollegeofScience,UniversityofShanghaiforScienceandTechnology,Shanghai

2CollegeofAutomationEngineering,ShanghaiUniversityofElectricPower,Shanghai

*通讯作者。

文章引用:刘帅,王立成.机器学习中的数学基础:核心理论、教学创新与实践应用研究[J].理论数学,2025,15(5):90-

96.DOI:10.12677/pm.2025.155157

刘帅,王立成

Received:Mar.18th,2025;accepted:Apr.30th,2025;published:May20th,2025

Abstract

Machinelearning,asacoredomainofartificialintelligence,isinherentlyintertwinedwithmathemat-

icalfoundations.Thispaperfocusesonthemathematicalunderpinningsofthe“MachineLearning”

course,systematicallyexploringthecriticalroleofmathematicaltheoriesinmachinelearningand

theirvalueinpracticalapplications.Theresearchcentersoncoremathematicaltopics,suchaslin-

earalgebra,probabilitytheory,optimizationtheory,andcalculus,delvingintotheirspecificappli-

cationsinmachinelearninga

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