CAD机器学习的理论基础包括数据结构、统计学、概率论、线性代数、优化算法等多个学科。其中，数据结构是CAD机器学习的基础，它涉及到CAD软件中各种数据类型的存储和处理方式。统计学和概率论是CAD机器学习中常用的分析工具，它们可以用来描述CAD数据的分布规律和预测CAD数据的未来趋势。线性代数是CAD机器学习中的重要工具，它可以用来描述CAD数据之间的线性关系。优化算法是CAD机器学习中的核心算法，它可以用来寻找最优的CAD模型和参数。
CAD机器学习的实践应用包括CAD数据预处理、CAD数据分析、CAD模型预测和CAD模型优化等多个方面。其中，CAD数据预处理主要包括数据清洗、数据转换和数据归一化等步骤，它可以用来减少数据噪声和提高数据质量。CAD数据分析主要包括数据可视化、数据聚类和数据分类等步骤，它可以用来发现CAD数据中的规律和特征。CAD模型预测主要包括回归分析、时间序列分析和神经网络分析等步骤，它可以用来预测CAD模型的未来趋势和性能。CAD模型优化主要包括参数优化、模型选择和模型融合等步骤，它可以用来提高CAD模型的精度和鲁棒性。
CAD机器学习的未来展望非常广阔，它可以应用于更多的CAD领域，并且可以与其他技术结合，如虚拟现实、增强现实和人工智能等。未来还将出现更加高效和智能的CAD机器学习算法和工具，它们可以用来解决更加复杂和实际的CAD问题，为CAD领域的发展带来更多的机遇和挑战。
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