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人工智能需要学习哪些数学知识？谢邀，如果要说全，那就多了去了。但实际上如果认真学习大学数学，其实基础已经基本满足，我下面列一些基本的数学知识要求供参考。线性代数基本要求内容：n阶行列式n维向量组求解向

人工智能需要学习哪些数学知识？

线性代数

1. n阶行列式

2. n维向量组求解

3. 向量矩阵求解

4. 正定二次型问题

5. 阶方阵的相似矩阵问题

6. 线性规划问题

   

概率与统计

1. 古典概率计算

2. 条件概率计算

3. 条件概率分布与随机变量的独立性

4. 随机变量的函数的概率分布

5. 随机变量的数字特征（均值、协方差、相关系数等）

6. 假设检验

   

7. 回归分析

   

微积分

1. 各种简单函数（线性函数、三角函数、指数函数等）

2. 求导（一阶导、二阶导）

3. 链式法则

4. 最优化方法

5. 换元积分法

   

6. 定积分（逼近定积分、广义积分）

实际上还是要多去理解和实开云体育践，去体会数学之美，也欢迎阅览我头条号里之前的算法文章，可以边实践边应用，千万不要被“高大上”的《读：de》数学公式吓住~

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