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人工智能数学基础--线性代数

人工智能数学基础

数学与人工智能概览
数学与人工智能
人工智能数学基础--线性代数_第1张图片
• 人工智能是一个交叉学科，应用的领域也非常广阔。不同的应用领域所要求的数学背景知识也不尽相同。但是线性代数、概率论、微积分和统计学是人工智能用于表述的“语言”。学习数学知识将有助于深入理解底层算法机制，便于开发新算法。
• 线性代数：描述深度学习算法的基础也是核心。它通过矩阵表示法来实现深度学习方法。待处理的非结构化数据转都换成离散的矩阵或向量形式。比如一张图像可以表示为按顺序排列的像素数组形式，声音数据可以表示为向量形式、神经网络就是无数的矩阵运算和非线性变换的结合。
• 概率论与统计学：研究数据分布与如何处理数据。深度学习算法所做的绝大多数事情就是预测，预测源于不确定性，而概率论与统计就是讨论不确定性的学科。
• 微积分：数学分析的基础。
人工智能数学基础--线性代数_第2张图片

线性代数
• 线性代数是代数学的一个分支

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