人工智能（AI）领域的发展离不开数学的支持。以下是一些基础的数学概念，它们在AI领域中扮演着重要的角色。

1. 线性代数

线性代数是处理向量、矩阵和线性变换的数学分支。在AI中，线性代数用于：

  • 特征提取：通过矩阵运算提取数据特征。
  • 神经网络：神经网络中的权重和偏置可以表示为矩阵。

线性代数关键词

  • 矩阵
  • 向量
  • 线性变换
  • 特征值
  • 特征向量

2. 概率论与统计学

概率论和统计学是理解和构建AI模型的基础。以下是一些关键概念：

  • 概率分布：描述随机变量的概率。
  • 期望：随机变量的平均值。
  • 方差：衡量随机变量分布的离散程度。

统计学关键词

  • 概率分布
  • 期望
  • 方差
  • 样本
  • 总体

3. 微积分

微积分是研究函数、极限、导数和积分的数学分支。在AI中，微积分用于：

  • 优化：通过计算导数来找到函数的最小值或最大值。
  • 梯度下降：神经网络训练中使用的一种优化算法。

微积分关键词

  • 导数
  • 积分
  • 极限
  • 梯度下降
  • 最优化

扩展阅读

想要更深入地了解人工智能数学基础？请阅读我们的《深度学习数学基础》。

线性代数示例
概率分布图示
微积分应用