【AI底层逻辑】——数学与机器学习:优雅的智慧之舞

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聊聊数学

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“智慧之舞”


后续的章节我们将迎来新的篇章,新的切入点探索AI的奥秘,通过揭示高数、矩阵、概率论等数学知识与机器学习的关系来深入理解AI的奥秘

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聊聊数学

数学,即工具。与锤子、剪刀一样,数学也是解决问题的得力工具。

数学,即思想。它是人类思维的高度抽象,冷酷外表下蕴含着人类朴素的思考方式。学数学,要知其所以然,而非死记硬背公式和定理。真正理解数学的关键在于能够通过图示、简单语言清晰表达一个公式或定理。

数学,即语言。如同各族群有自己的语言一样,数学是全人类共同的语言和逻辑。它的精准和高度抽象,适用于各个领域。虽然大多数人未能成为数学家,但我们依然能运用数学这门语言,就如同使用母语和外语进行交流一样。

数学,即体系。代数、几何、线性代数、微积分、概率统计、优化方法等,虽然看似孤立,实际上构成了一个复杂的数学网络。学习时,应特别关注不同数学板块之间的联系,看到整体而非孤立的知识岛屿。

数学,即基石。正如拿破仑所言,“数学的日臻完善和国家强大富裕息息相关。”数学是科学进步的根基,是经济繁荣的支柱,是保家卫国的武器,是探索星辰大海的航船。

数学,即艺术。与音乐、绘画、建筑一样,数学也是人类艺术的一种体验。通过可视化工具,我们能在公式、定理、数据背后发现数学之美。

数学,即历史。是人类共同的记忆,记录着人类集体学习、思考的过程。从甲骨、泥板到数字媒介,这一过程延绵不绝,见证了数学的发展和传承。

数学,即无尽想象力。是人类好奇心、自我挑战的体现,是一个接一个问题的提出,是看似荒谬的猜想,是胆大包天的批判性思考,是站在前人肩膀上的勇气,是不懈努力延展认知边界的不竭动力。

“华尔兹”

在这个信息爆炸的时代,数学和机器学习如同一场华尔兹,优雅地共舞,谱写出未来的乐章。让我们一同穿越数学的迷雾,探寻它与机器学习的美妙关系。

首先,让我们打开数学的魔盒。数学,那个被一些人视为“无聊”、“晦涩”的学科,其实就像一位不为人知的舞者,只待你亲近,就能感受到她的优美与深沉。微积分就像是她的旋律,代数是她的节拍,几何则是她的舞步。这个华尔兹的舞池里,数学的每一个元素都在默默地为下一场舞蹈做准备。

现在,让我们邀请机器学习走上这个数学的舞台。机器学习,就像是数学的灵魂伴侣,两者的结合就像是舞伴间默契的配合。统计学与线性代数在这里交织,形成了舞者与舞伴的默契黄昏。回归分析就像是一场温馨的慢舞,而神经网络则是一场充满激情的快舞。

数学和机器学习的关系犹如舞者与音乐的关系,一个缺少了另一个将失去灵魂。数学为机器学习提供了舞台和基础,而机器学习为数学赋予了生命和实际意义。在这个数学与机器学习的盛宴中,我们看到的不仅是理论的交汇,更是创新的火花。

这场数学与机器学习的华尔兹,不仅在学术领域翩然起舞,更在科技的大舞台上翻飞起舞。数据科学家就像是这场舞会的舞者,他们熟练地驾驭数学的步伐,与机器学习的旋律相得益彰。他们在数据的海洋中航行,通过数学的望远镜,发现隐藏在数据背后的规律,为人类未来的探索绘制地图。

在这场数学与机器学习的盛宴中,我们看到的是创新的未来,是数据的魔法,是人类对知识的追求。数学不再是沉闷的符号,机器学习不再是遥不可及的黑匣子,它们成为一对独特的舞伴,带领我们跳出思维的边界,走向未知的领域。

“智慧之舞”

在数字的时代,数学和机器学习彼此纠缠,构成了一场智慧之舞。这不仅仅是一种抽象的关系,而是一场协同合作,给人类带来前所未有的机遇。

数学,像是机器学习的基石。它提供了这场舞蹈的坐标系,定义了规则和语法。线性代数、概率论、微积分,它们是机器学习模型的底层算法所依赖的数学基础。如同音符在乐谱上跳跃,数学在机器学习的领域里织就了丰富多彩的编码。

而机器学习,是数学在现实中的映射。它借助数学的工具,通过模型和算法,从数据中学到规律,预测未来。回归分析、决策树、支持向量机,它们是数学智慧的具体表现。机器学习仿佛是数学的学生,通过实践和经验的积累,逐渐崭露头角。

数学和机器学习的关系就如同伴舞一般,相互依存,共同演绎出智慧的篇章。数学提供了理论框架和推理的逻辑,而机器学习则在数学的指导下,将这些理论变成了实际的成果。这是一场数字时代的默契合作,一个优雅而高效的合奏。

在这个关系里,数学是机器学习的导师,而机器学习则是数学的践行者。从模型的训练到预测的输出,每一个环节都离不开数学的引导。它们相辅相成,如同一对默契的舞伴,翩翩起舞,将未知的领域探索得淋漓尽致。

数学与机器学习的关系是一场优雅的智慧之舞,不仅拓展了我们对知识的理解,更在科技进步的征程中留下了深远的足迹。这场舞蹈告诉我们,数学不再是枯燥的符号,机器学习不再是冷冰冰的算法,它们一同构建起一个充满活力和创造力的数字世界。这是一场值得欣赏和参与的智慧之舞,数学与机器学习共同引领着我们走向未来的未知领域。

例如下面用数学坐标轴、投影、统计知识等看待PCA主成分分析:

后续章节的机器学习中将带有满满数学知识,志在从最底层理解AI理解机器学习!

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