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你想學(xué)習(xí)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(shù)學(xué)的懷疑程度日益加深，那曾經(jīng)學(xué)過的數(shù)學(xué)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(shù)學(xué)真的就是宇宙真理。而在人工智能方面，數(shù)學(xué)則更加是必不可少的。

比如：

線性代數(shù)，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(xiàn)實(shí)世界中；

線性代數(shù)是數(shù)學(xué)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(xiàn)代數(shù)學(xué)的一個重要課題；因而，線性代數(shù)被廣泛地應(yīng)用于抽象代數(shù)和泛函分析中；通過解析幾何，線性代數(shù)得以被具體表示。線性代數(shù)的理論已被泛化為算子理論。由于科學(xué)研究中的非線性模型通?？梢员唤茷榫€性模型，使得線性代數(shù)被廣泛地應(yīng)用于自然科學(xué)和社會科學(xué)中。

概率論，可以描述統(tǒng)計規(guī)律，從而起到表現(xiàn)出客觀存在的作用，在人工智能層次應(yīng)用時，和線性代數(shù)具有或多或少相似及相同的地方；

概率論是研究隨機(jī)現(xiàn)象數(shù)量規(guī)律的數(shù)學(xué)分支。隨機(jī)現(xiàn)象是相對于決定性現(xiàn)象而言的。在一定條件下必然發(fā)生某一結(jié)果的現(xiàn)象稱為決定性現(xiàn)象。例如在標(biāo)準(zhǔn)大氣壓下，純水加熱到100℃時水必然會沸騰等。隨機(jī)現(xiàn)象則是指在基本條件不變的情況下，每一次試驗(yàn)或觀察前，不能肯定會出現(xiàn)哪種結(jié)果，呈現(xiàn)出偶然性。例如，擲一硬幣，可能出現(xiàn)正面或反面。隨機(jī)現(xiàn)象的實(shí)現(xiàn)和對它的觀察稱為隨機(jī)試驗(yàn)。隨機(jī)試驗(yàn)的每一可能結(jié)果稱為一個基本事件，一個或一組基本事件統(tǒng)稱隨機(jī)事件，或簡稱事件。典型的隨機(jī)試驗(yàn)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(fā)生的可能性的量度。

雖然在一次隨機(jī)試驗(yàn)中某個事件的發(fā)生是帶有偶然性的，但那些可在相同條件下大量重復(fù)的隨機(jī)試驗(yàn)卻往往呈現(xiàn)出明顯的數(shù)量規(guī)律。

數(shù)理統(tǒng)計，也許又可以被稱作一種概率論的反應(yīng)用。以小見大，從特殊到總體，當(dāng)運(yùn)用到分析具體數(shù)據(jù)時，往往會收到比較意外的結(jié)果。

數(shù)理統(tǒng)計是數(shù)學(xué)的一個分支，分為描述統(tǒng)計和推斷統(tǒng)計。它以概率論為基礎(chǔ)，研究大量隨機(jī)現(xiàn)象的統(tǒng)計規(guī)律性。描述統(tǒng)計的任務(wù)是搜集資料，進(jìn)行整理、分組，編制次數(shù)分配表，繪制次數(shù)分配曲線，計算各種特征指標(biāo)，以描述資料分布的集中趨勢、離中趨勢和次數(shù)分布的偏斜度等。推斷統(tǒng)計是在描述統(tǒng)計的基礎(chǔ)上，根據(jù)樣本資料歸納出的規(guī)律性，對總體進(jìn)行推斷和預(yù)測。

最優(yōu)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(yōu)解。找到方法，運(yùn)用，并獲得最合適的結(jié)果。

最優(yōu)化理論是關(guān)于系統(tǒng)的最優(yōu)設(shè)計、最優(yōu)控制、最優(yōu)管理問題的理論與 [1] 方法。最優(yōu)化，就是在一定的約束條件下，使系統(tǒng)具有所期待的最優(yōu)功能的組織過程。是從眾多可能的選擇中作出最優(yōu)選擇，使系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)在約束條件下達(dá)到最大或最小。最優(yōu)化是系統(tǒng)方法的基本目的。優(yōu)化方法有幾個基本因素：系統(tǒng)目標(biāo);實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的可能方案;實(shí)行各方案的支付代價;建立系統(tǒng)模型;制定系統(tǒng)評價標(biāo)準(zhǔn)等?，F(xiàn)代優(yōu)化理論及方法是在本世紀(jì)40年代發(fā)展起來的，其理論和方法愈來愈多，如線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、排隊(duì)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(dāng)我們必須去定義這些復(fù)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(guī)則，才能讓人工智能，真正的“人工”。

信息論是運(yùn)用概率論與數(shù)理統(tǒng)計的方法研究信息、信息熵、通信系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸、密碼學(xué)、數(shù)據(jù)壓縮等問題的應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)科。信息系統(tǒng)就是廣義的通信系統(tǒng)，泛指某種信息從一處傳送到另一處所需的全部設(shè)備所構(gòu)成的系統(tǒng)。信息論是關(guān)于信息的理論，應(yīng)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(dāng)人工智能的發(fā)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(dāng)然，框框架架下的邏輯也許并不是那么優(yōu)秀，但是如果想要更進(jìn)一步，了解并學(xué)習(xí)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(guī)律的科學(xué)。它是一門工具性質(zhì)的科學(xué)，是人們認(rèn)識事物、表達(dá)思想時經(jīng)常運(yùn)用的一種必要的邏輯工具。人的認(rèn)識在理性階段要實(shí)現(xiàn)對客觀世界的反映，就要實(shí)現(xiàn)思維內(nèi)容和思維形式的統(tǒng)一，否則，就不能實(shí)現(xiàn)這個反映。思維內(nèi)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(dá)的概念、用語句所表達(dá)的判斷和用復(fù)句所表達(dá)的推理等。

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以前總覺得大學(xué)學(xué)習(xí)的高等數(shù)學(xué)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(fù)”。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(shù)學(xué)一樣，無論有沒有人可以證明，只要“有理”，它就在那。

總結(jié)

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(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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