近期开始跟随李沐大神学习深度学习，在学习时发现课堂上涉及到一些数学知识不是很理解，例如在讲矩阵、向量部分知识时，对于矩阵、常量、向量间的相互求导感到很陌生，也不清楚其中的含义。尽管大一学习了线性代数，但是大部分内容已经忘记，需要重新巩固。另外，在前期看吴恩达老师的视频课时也能发现，对于机器学习来说需要掌握一定的数学基础包括梯度，高斯模型，对于一些损失函数常常也需要一步步推导而得之。理解这些数学基础知识，掌握一定的数学直觉与推导能力有助于更通透更深刻的掌握机器学习、深度学习算法。
因此，该篇会陆续更新一些在学习深度学习的过程中所遇到的数学基础…
另外李沐的视频课在这：课程安排 - 动手学深度学习课程 (d2l.ai)
视频学习记录就暂时不进行记录了，主要着重于动手打代码。不过遇到有必要的我也会开新篇来碎片化记录。
