人工智能要學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)知識(shí)有哪些

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核心知識(shí)一：高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

這一部分需要掌握的數(shù)學(xué)知識(shí)點(diǎn)有函數(shù)、極限、無窮、導(dǎo)數(shù)、梯度。此外微積分也是學(xué)習(xí)的一大重點(diǎn)，包括微積分基本想法、解釋、定積分等等，總之，如果你想理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，離不開多元微分和優(yōu)化方法。同時(shí)，泰勒公式與拉格朗日也是需要重點(diǎn)學(xué)習(xí)的內(nèi)容之一。在探尋數(shù)據(jù)空間極值的過程中，如果沒有微分理論和計(jì)算方法作為支撐，任何漂亮的模型都無法落地。因此，夯實(shí)多元微分的基本概念，掌握最優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)方法，是通向最終解決方案的必經(jīng)之路。

核心知識(shí)二：線性代數(shù)

這一部分的主要知識(shí)點(diǎn)包括了矩陣、矩陣變換/分解、特征值、隨機(jī)變量、特征向量、線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、高斯核函數(shù)、熵、激活函數(shù)等等。只有學(xué)會(huì)了靈活地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行各種變換，才能直觀清晰地挖掘出數(shù)據(jù)的主要特征和不同維度的信息。

核心知識(shí)三：概率與統(tǒng)計(jì)

想通過一個(gè)數(shù)據(jù)樣本集推測出這類對(duì)象的總體特征，統(tǒng)計(jì)學(xué)中的估計(jì)理論和大數(shù)定理的思想必須建立。因此概率與統(tǒng)計(jì)這部分要學(xué)的數(shù)學(xué)知識(shí)包括隨機(jī)變量、正太/二項(xiàng)式/泊松/均勻/卡方/beta分布、核函數(shù)、回歸分析、假設(shè)檢驗(yàn)、相關(guān)分析、方差分析、聚類分析、葉貝斯分析等等。我們可以通過概率與統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)規(guī)律、推測未知，而這正是人工智能的核心技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)。學(xué)完了這部分的數(shù)學(xué)知識(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)中的思想方法和核心算法大多都構(gòu)筑在統(tǒng)計(jì)思維方法之上。

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