第二章 人工智能數學基礎

人工智能的入門還是比較簡單的，尤其是借助于現在盛行的Python，想要寫出不錯的人工智能程序并不困難。但是，想要精通人工智能技術難度比較大，其實人工智能60%以上的工作都集中在對原始數據的處理上。想要足夠了解自己的數據，就需要使用各種統計學方法來觀察檢測數據，數據準備好之后，就可以根據經驗來挑選模型。

人工智能離不開數學，數學對于人工智能算法來說是必備的基礎。想要理解一個算法的內在邏輯，沒有數學是不行的。雖然在之后的實際操作中，對于算法的實現可能就是調參、調包，不會用到更深層次的數學原理，但是在直接使用現有工具的效果不理想時，如果不懂數學，就很難對算法進行有針對性的優化，進而阻礙人工智能技術在該領域的應用發展。數學是人工智能學習路上的天花板。

下面，我們將從幾個主要的應用領域出發，講述該領域常用的經典數學理論及實現方法，并結合當下流行的Python編程語言及其工具庫進行數據處理方面的編程實驗。