第二章 人工智能数学基础

人工智能的入门还是比较简单的，尤其是借助于现在盛行的Python，想要写出不错的人工智能程序并不困难。但是，想要精通人工智能技术难度比较大，其实人工智能60%以上的工作都集中在对原始数据的处理上。想要足够了解自己的数据，就需要使用各种统计学方法来观察检测数据，数据准备好之后，就可以根据经验来挑选模型。

人工智能离不开数学，数学对于人工智能算法来说是必备的基础。想要理解一个算法的内在逻辑，没有数学是不行的。虽然在之后的实际操作中，对于算法的实现可能就是调参、调包，不会用到更深层次的数学原理，但是在直接使用现有工具的效果不理想时，如果不懂数学，就很难对算法进行有针对性的优化，进而阻碍人工智能技术在该领域的应用发展。数学是人工智能学习路上的天花板。

下面，我们将从几个主要的应用领域出发，讲述该领域常用的经典数学理论及实现方法，并结合当下流行的Python编程语言及其工具库进行数据处理方面的编程实验。