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人工智能的浪潮已席卷全球，“人工智能（AI）”、“機器學習”、“深度學習”等詞匯經常出現在我們的視線中，同時絕大部分人也往往搞不清這些看起來很高大上的詞匯之前有何異同。

概括來說，“機器學習”是目前實現“人工智能”最主流的一種方法；機器學習中有一種叫“神經網絡（學習）”的算法，當神經網絡層數≥8層時，便可稱為“深度學習”。

也就是說，要想進軍人工智能，機器學習務必學好，神經網絡和深度學習則是機器學習縱向發展的方向之一。

而機器學習，不僅僅要求能敲代碼，對數學也有一定的要求。

（說不需要數學基礎也能學好機器學習的，那都是耍流氓！）

數學基礎不扎實，只會用一些機器學習的工具和框架，就好比學功夫只學其形不學其神，空有花架子，碰到實戰就一定是鼻青臉腫。

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機器學習需要哪些數學基礎呢？

1. 線性代數：向量、向量的點積與叉積、行列式、代數余子式、矩陣、矩陣和方程組、矩陣的秩、逆矩陣、高斯—諾爾當消元法、消元矩陣與置換矩陣、矩陣的LU分解、歐幾里得距離、曼哈頓距離、切比雪夫距離、夾角余弦等；

2. 高等代數：導數、微分、不定積分、定積分、弧長、偏導、多重積分、范數、參數方程、極坐標系、柱坐標系、球坐標系、梯度、梯度下降算法、方向導數、線性近似、二階近似、泰勒公式、牛頓法、zuixiao二乘法、求解極值、拉格朗日乘子法、KKT條件、歐拉—拉格朗日方程等；

3. 概率論與統計學：概率、期望、古典概型、幾何概型、互斥事件、獨立事件、分布函數、離散型分布、連續型分布、假設檢驗、貝葉斯公式等。

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實驗樓近期上線了新課《機器學習數學基礎》，課程共包含3個實驗、3個挑戰，融合了大部分機器學習需掌握的數學知識。

通過課程，你將學到以下知識點：

• 標量、向量與張量
• 矩陣加法和乘法
• Python 的廣播機制
• 單位矩陣
• 矩陣的轉置
• 矩陣的逆
• 特征值分解和奇異值分解
• 主成分分析法
• 函數
• 導數與偏導數
• 鏈式法則
• 梯度下降算法
• 最小二乘法
• 條件概率公式
• 全概率公式
• 貝葉斯公式
• 概率分布
• 數學期望
• 方差和協方差假設檢驗

點擊《機器學習數學基礎》，即刻開啟機器學習入門之旅！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的搞机器学习需要数学基础吗？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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