數(shù)學沒學好，就學別機器學習了吧
畢業(yè)這么多年，你是否一提到大學高數(shù)還依舊很煩躁？
想投身AI圈，看到搞算法還需要掌握數(shù)學，你是否突然間就頭痛了呢？
人工智能技術歸根到底都建立在數(shù)學模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數(shù)學基礎知識，具體來說包括：
線性代數(shù)：如何將研究對象形式化？
概率論：如何描述統(tǒng)計規(guī)律？
數(shù)理統(tǒng)計：如何以小見大？
最優(yōu)化理論：如何找到最優(yōu)解？
信息論：如何定量度量不確定性？
形式邏輯：如何實現(xiàn)抽象推理？
……
有一點是肯定的，絕大部分理工科，如果從研究層面來講，數(shù)學都是要求非常高的。如果是做AI方向的程序員的話，要求就不是很高了。
對于AI方向的程序員而言，AI領域的所有方向都會用到線性代數(shù)和概率論，而離散數(shù)學，微積分等，用是會用到，但是以基礎應用為主，并不要求非常難，某個函數(shù)你知道怎么積分就行。但是概率論非常非常重要，基本上人工智能里面的“智能”就靠概率來實現(xiàn)了哦。
那咱們來看看，大學學的數(shù)學你還記得啥，立馬開啟虐心模式吧?。。
01
虐心一：線性代數(shù)
看看你答對了多少：
D?? 2.? C? 3.? B?? 4. ?B
心痛沒？心痛沒？必須說第三遍，痛心沒？
這才第一彈，還有第二彈哦，來來來，繼續(xù)虐起來?。?！
02
虐心二：概率論
先來看看答案吧
1. ?C?? 2.? C?? 3. ?D?? 4.? D
是不是很郁悶？都開始懷疑自己了？那幾年上大學究竟在干嘛？是讀了個假大學嗎？
往事開始一幕幕的映入眼簾：
當年數(shù)學掛科，補考或者大四清考，眼巴巴請求老師救救你……
當年通宵備考背題，好不容易數(shù)學考及格，考完就早拜拜了……
當年數(shù)學還可以，甚至是高分者，但是現(xiàn)在都要感概已還給老師了……
AI我想你，但是我又擔心，我沒能力愛你?。?！
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