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人工智能所有必要的数学概念:机器学习和深度学习

moboyou 2025-05-18 14:36 35 浏览

人工智能和数学之间的这种联系的快速概述是：

缺乏数学技能的人工智能专家相当于缺乏说服力的政治家。每个人都有一个需要关注的领域！

我不会进一步详细说明理解数学对 AI 的重要性，而是直奔本文的要点。

为 AI 学习数学的一个常见建议如下：

尽管上述策略非常好，但我相信还有另一种策略更可取，特别是对于那些1) 缺乏强大的定量背景和 2) 没有时间完成所有必需的数学课程的人。这是：

考虑主题而不是主题。

例如，您在学习多元微积分时可能会遇到著名的斯托克斯定理，但很有可能您不会在实践中甚至阅读研究论文时立即使用它。因此，根据学科选课可能会耗费大量时间，而且可能会迷失在浩瀚的数学海洋中。

我建议你：

以下是每个主题的要点列表：

线性代数

向量向量
的定义、加法和乘法等标量运算、内积（点积）、向量投影、余弦相似度、正交向量、法线和正交向量、向量范数、向量空间、组合和跨度等线性运算、线性独立性以及基础向量。
Matrices
矩阵的定义、加法、转置、标量乘法、矩阵乘法性质、哈达玛积、函数、线性变换、行列式、单位矩阵、可逆矩阵和逆矩阵、秩、迹，以及对称、对角、正交、正交等常用矩阵, 和正定矩阵。
概念、直觉、重要性以及如何发现特征值和特征向量。
主成分分析的概念、属性和应用。
奇异值分解的概念、直觉和应用。