想做AI测试,需要学习哪些数学知识?
摘自知乎的回答
作者:者也
以上是个人读研以来感受用得最多的数学基础课,挂一漏万,大侠请补充指正
高等数学是基础中的基础,研究生以上级别的一切理工科都需要这个打底,数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础
线性代数很重要,一般来说线性模型是你最先要考虑的模型,加上很可能要处理多维数据,你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题,为分析求解奠定基础
概率论、数理统计、随机过程更是少不了,涉及数据的问题,不确定性几乎是不可避免的,引入随机变量顺理成章,相关理论、方法、模型非常丰富(比如说问题里提到的贝叶斯网络),是个庞大的工具库,不可不会
再就是优化理论与算法,除非你的问题是像二元一次方程求根那样有现成的公式,否则你将不得不面对各种看起来无解但是要解的问题,优化将是你的GPS为你指路
有以上这些知识打底,就可以开拔了,针对具体应用再补充相关的知识与理论,比如说一些我觉得有帮助的是数值计算、图论、拓扑,更理论一点的还有实/复分析、测度论,偏工程类一点的还有信号处理、数据结构
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