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如何开始学习AI所需的数学？

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我曾经学过数学，但那是很久以前的事了。我已经做了8年的程序员，但当我开始学习人工智能和数据挖掘的概念时，我发现理论非常难以理解。

现在我已经浪费了2-3年，却一无所获。我需要先理解学习人工智能和数据挖掘所需的数学概念。

我不知道从哪里开始。你有什么关于人工智能方面的书籍和教程推荐吗？

我应该如何获取使用人工智能和数据挖掘概念的基本要求？

编辑： 我从互联网上找到了这个列表

矩阵代数：大多数机器学习模型都表示为矩阵和向量。例如特征向量和奇异值分解等概念广泛出现。

贝叶斯统计：概率、贝叶斯规则、常见分布（如贝塔分布、狄利克雷分布、高斯分布）等。

多元微积分：大多数学习技术在其核心使用梯度和海森矩阵来拟合参数。如果想更深入地学习，可以学习数值优化。

信息论：熵、KL散度等。这里只讲述基础知识。

在某些情况下，高级数学可能会有所帮助。例如，为了理解流形学习，您需要了解一些基本的几何和拓扑概念。有时还会使用抽象代数（例如，“期望半环”用于超图学习）。我建议根据需要逐步学习这些内容，但如果有机会尽早学习它们也无妨。

请问有人可以推荐一些关于这些方面的书籍吗？

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你有哪些数学概念的困难？你有没有去看看在Coursera.org上提供的机器学习课程？这门课程由斯坦福大学的Andrew Ng教授授课，非常出色。你可以多次观看视频，直到理解这些概念。练习和编程作业有助于加深对概念的理解。我建议你在下次开课时注册参加。课程链接为：https://www.coursera.org/course/ml。 - HeatfanJohn
我在使用求和符号、概率、集合与子集、交集并集以及函数 f(a => b) 等相关内容时感到困难。 - Mirage
你想学习什么类型的人工智能？数学背景与计算逻辑和机器学习有很大不同。 - Franck Dernoncourt
我想学习启发式算法、数据挖掘和预测建模相关的内容。 - Mirage
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别浪费时间在互联网平台上提问。买一本书或者参加像@HeatfanJohn提到的ml-class这样的在线课程，或者去大学学习。提示：许多大学课程在其网站上公开推荐教材。而且他们对教学比随机的互联网用户更有经验和专业知识。 - Has QUIT--Anony-Mousse
我觉得这个问题有点尴尬。从问题中可以看出你已经对这个主题进行了一些研究，但是你正在寻求入门书籍/资源。如果你想要一个实践性的方法，我完全同意参考coursera/斯坦福大学的课程，它非常棒！你也可以查看kaggle.com，因为他们开始发布一些用于培训目的的教程/样例。 - jpsfer
3个回答
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这门课程是免费的还是需要付费才能访问？ - Mirage
完全。这是Sal Khan的承诺，为大众提供免费知识。 - Yan Brunet
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我同意@Lostdreamer的看法，KhanAcademy.org有很棒的数学概念学习资料。

对于机器学习的优秀入门在线课程，我强烈推荐在Coursera.org上提供的机器学习课程。由斯坦福大学教授Andrew Ng讲授，您可以根据需要多次观看视频以理解概念。

练习和编程作业有助于深入理解概念。

我建议您在下次开课时注册。这是课程注册页面的链接。

这是课程材料的预览链接。

该课程包含线性代数的基本复习，包括帮助我复习这些材料的基本矩阵概念。

我认为我需要学习统计课程中的所有数学知识。这样做可以吗？就像这个网站上的所有内容http://www.khanacademy.org/math/statistics。 - Mirage
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我强烈推荐@HeatfanJohn的课程，我已经学完了，即使没有任何AI知识，也做得非常好。老师非常棒，课程内容非常清晰，一定要试试！

此外，我在同一时间还学习了另一个AI课程。这个课程更加通用，您将学习关于AI的各种知识，不需要任何先前的知识。如果您不习惯数学，这个课程比ML更容易（在ML中，您需要在matlab中进行练习，有时会有点棘手），但我发现它对于一般概述更有趣。 我强烈建议您都去学习 https://www.ai-class.com/

一旦您沉迷于AI（如果您完成这两门课程，您肯定会沉迷！），我推荐 Udacity，这是一所令人惊叹的计算机科学免费在线“大学”。世界上最好的老师为您免费教授令人惊叹的知识。如果这还不够棒，我告诉您，AI课程的老师制作了这个网页。其中一个是Google的研究主管（Peter Norvig），另一个是制造第一辆自动驾驶汽车的人（Sebastian Thrun）。真是太棒了！

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