AI教程：数学基础

在人工智能领域，数学是基石之一。以下是一些基础的数学概念，对于理解AI算法至关重要。

常用数学概念

• 线性代数：涉及向量、矩阵、行列式等概念，是机器学习中的基础。
• 概率论与数理统计：用于描述不确定性，是机器学习算法中概率模型的基础。
• 微积分：研究函数的极限、导数、积分等，是优化算法的基础。

实例分析

以线性代数为例，矩阵是线性代数中的一个核心概念。以下是一个简单的矩阵示例：

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线性代数中的矩阵概念：

扩展阅读

想要深入了解数学在AI中的应用，可以阅读以下教程：

• 机器学习中的线性代数
• 概率论与数理统计基础