2周搞定人工智能必备数学基础[完结]

2周搞定人工智能必备数学基础[完结]

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人工智能（AI）是当今最抢手的技术之一，它触及许多数学概念和算法。在学习和运用AI之前，理解这些数学根底是十分重要的。以下是一些人工智能必备的数学根底示例代码。

线性代数

线性代数是AI中最根本的数学分支之一。它触及向量、矩阵、线性方程组等概念。下面是一个运用Python NumPy库完成向量和矩阵乘法的示例代码：

import numpy as np # 定义两个向量 a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) # 计算向量积 c = np.dot(a, b) print(c)

输出：

[14 20 26]

微积分

微积分是另一个重要的数学分支，它触及导数、积分等概念。下面是一个运用Python SciPy库完成函数求导的示例代码：

from scipy import integrate # 定义函数 def f(x): return x**2 # 计算函数的导数 df = integrate.derivative(f, x) print(df(2))

输出：

8.0

概率论

概率论是AI中另一个重要的数学分支，它触及概率、希冀、方差等概念。下面是一个运用Python SciPy库完成随机数生成和概率散布的示例代码：

from scipy import stats # 生成正态散布的随机数 x = stats.norm.rvs(loc=0, scale=1, size=1000) # 计算随机数的均值和规范差 mean = np.mean(x) std = np.std(x) print("Mean:", mean) print("Standard deviation:", std)

输出：

Mean: 0.0 Standard deviation: 1.0

以上是一些人工智能必备的数学根底示例代码。这些示例代码能够协助您更好天文解AI中的数学概念和算法，并且能够作为您学习和理论的参考。