机器学习+贝叶斯+书籍

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简述信息一览：

• 1、机器学习需要哪些数学基础

机器学习需要哪些数学基础

一些评价函数是用概率统计的思想给出的，因此概率统计是必须的。一些数据计算（特别是图像）是矩阵运算，因此线性代数或者高等代数或者矩阵理论要学一个，线代最简单，其实大致也够用了。要计算极值，基本上***用梯度下降的方法，因此多元函数求导要掌握，这部分在高数中。

数学基础：人工智能与数学紧密相连，数学基础是人工智能专业的核心课程之一。这包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等，为后续的机器学习等课程提供数学工具。

人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，要有一定的哲学基础，有科学方***作保障。

对于普通人来说，学习人工智能可以从以下几个方面入手：学习基础数学和计算机科学知识。人工智能需要一定的数学和计算机科学基础，如线性代数、微积分、概率论、算法和数据结构等。如果缺乏相关背景，可以通过自学或在线课程来学习这些基础知识。学习编程语言。掌握一种编程语言是学习人工智能的必备技能。

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