人工智能数学基础pdf_数学基础得多好，才能学习人工智能？！

人工智能的基础是数学，这一点毋庸置疑。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识，具体来说包括：

• 线性代数：如何将研究对象形式化？

• 概率论：如何描述统计规律？

• 数理统计：如何以小见大？

• 最优化理论：如何找到最优解？

• 信息论：如何定量度量不确定性？

• 形式逻辑：如何实现抽象推理？

1. 线性代数：如何将研究对象形式化？ 事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。线性代数是利用空间来投射和表征数据的基本工具，可以方便地对数据进行各种变换，从而让研究人员更加直观、清晰地探查到数据的主要特征和不同维度的所需信息，因此线性代数的核心基础地位不言而喻。在机器学习、数据分析中，线性代数到底可以解决哪些问题呢？我们一起来看几个例子：(1)  如何定量描述日程生活中的事物，如个体的不同属性、自然语言中的词语和句子等，来支撑我们所要进行的算法分析？(2)  如何将待处理的数据在不同维度的空间中进行变换处理，以寻找最佳的观测角度，使数据处理达到最好的效果？(3)  如何从采样的海量数据中提取主要特征成分，梳理出数据的主要脉络，从而协助我们对一个文本进行主题建模，并利用协同过滤技术，成