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你想學習嗎？好吧，看來，你并不是很想。

畢竟，一時偷懶一時爽，一直偷懶是真的一直爽。但是吧，請稍微拿起你的求知欲望，我們接著往下瞧一瞧。

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一個不得不正視問題，在生活中，人們對數學的懷疑程度日益加深，那曾經學過的數學啊，仿佛在什么地方都派不上用場。除了枯燥的計算公式，就是冗長的計算量，沒有驚喜，更沒有浪漫的它，即使在菜市場上算賬，微積分，拉著朗日定理之類的東西也是。好的吧，說句大言不慚的話，也許數學真的就是宇宙真理。而在人工智能方面，數學則更加是必不可少的。

比如：

線性代數，可以將你的研究對象形式化具體化，把抽象的事物，拿到我們所處的三維現實世界中；

線性代數是數學的一個分支，它的研究對象是向量，向量空間（或稱線性空間），線性變換和有限維的線性方程組。向量空間是現代數學的一個重要課題；因而，線性代數被廣泛地應用于抽象代數和泛函分析中；通過解析幾何，線性代數得以被具體表示。線性代數的理論已被泛化為算子理論。由于科學研究中的非線性模型通常可以被近似為線性模型，使得線性代數被廣泛地應用于自然科學和社會科學中。

概率論，可以描述統計規律，從而起到表現出客觀存在的作用，在人工智能層次應用時，和線性代數具有或多或少相似及相同的地方；

概率論是研究隨機現象數量規律的數學分支。隨機現象是相對于決定性現象而言的。在一定條件下必然發生某一結果的現象稱為決定性現象。例如在標準大氣壓下，純水加熱到100℃時水必然會沸騰等。隨機現象則是指在基本條件不變的情況下，每一次試驗或觀察前，不能肯定會出現哪種結果，呈現出偶然性。例如，擲一硬幣，可能出現正面或反面。隨機現象的實現和對它的觀察稱為隨機試驗。隨機試驗的每一可能結果稱為一個基本事件，一個或一組基本事件統稱隨機事件，或簡稱事件。典型的隨機試驗有擲骰子、扔硬幣、抽撲克牌以及輪盤游戲等。事件的概率是衡量該事件發生的可能性的量度。

雖然在一次隨機試驗中某個事件的發生是帶有偶然性的，但那些可在相同條件下大量重復的隨機試驗卻往往呈現出明顯的數量規律。

數理統計，也許又可以被稱作一種概率論的反應用。以小見大，從特殊到總體，當運用到分析具體數據時，往往會收到比較意外的結果。

數理統計是數學的一個分支，分為描述統計和推斷統計。它以概率論為基礎，研究大量隨機現象的統計規律性。描述統計的任務是搜集資料，進行整理、分組，編制次數分配表，繪制次數分配曲線，計算各種特征指標，以描述資料分布的集中趨勢、離中趨勢和次數分布的偏斜度等。推斷統計是在描述統計的基礎上，根據樣本資料歸納出的規律性，對總體進行推斷和預測。

最優化理論，顧名思義，就是告訴你如何通過一頓操作猛如虎，然后找到最優解。找到方法，運用，并獲得最合適的結果。

最優化理論是關于系統的最優設計、最優控制、最優管理問題的理論與 [1] 方法。最優化，就是在一定的約束條件下，使系統具有所期待的最優功能的組織過程。是從眾多可能的選擇中作出最優選擇，使系統的目標函數在約束條件下達到最大或最小。最優化是系統方法的基本目的。優化方法有幾個基本因素：系統目標;實現目標的可能方案;實行各方案的支付代價;建立系統模型;制定系統評價標準等。現代優化理論及方法是在本世紀40年代發展起來的，其理論和方法愈來愈多，如線性規劃、非線性規劃、動態規劃、排隊論、對策論、決策論、博弈論等。

信息論，信息的無限可能性，使得世界萬物都具有了不確定性。當我們必須去定義這些復雜而又抽象的情況時，引入某些概念卻也成了順理成章的事情。那么就去定義吧？只有制定了規則，才能讓人工智能，真正的“人工”。

信息論是運用概率論與數理統計的方法研究信息、信息熵、通信系統、數據傳輸、密碼學、數據壓縮等問題的應用數學學科。信息系統就是廣義的通信系統，泛指某種信息從一處傳送到另一處所需的全部設備所構成的系統。信息論是關于信息的理論，應有自己明確的研究對象和適用范圍。但從信息論誕生的那時起人們就對它有不同的理解。

形式邏輯，一個人是否正常，看他的邏輯就能看出來，當人工智能的發展怎么也繞不開“類人思維”時，則更要求其具有出色的邏輯能力。當然，框框架架下的邏輯也許并不是那么優秀，但是如果想要更進一步，了解并學習已有的事物邏輯，是“超脫”必須要走的前一步。

形式邏輯，也叫普通邏輯。研究思維形式及其規律的科學。它是一門工具性質的科學，是人們認識事物、表達思想時經常運用的一種必要的邏輯工具。人的認識在理性階段要實現對客觀世界的反映，就要實現思維內容和思維形式的統一，否則，就不能實現這個反映。思維內容就是思維所反映的對象及其屬性，形式就是對某個對象反映的方式，也就是用詞語表達的概念、用語句所表達的判斷和用復句所表達的推理等。

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以前總覺得大學學習的高等數學什么的，特別不靠譜。但是，有一句話不是這樣說的嘛，“所有的努力，都不會被辜負”。沒有什么一步登天，我們所能做的，有且只有從第一步，一直走到第九十九步。

愿你的未來，一片大好；也像數學一樣，無論有沒有人可以證明，只要“有理”，它就在那。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能必备知识储备之“数学篇”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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