线性空间与线性变化.pdf

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门涉及到多个学科的交叉领域，其中数学基础尤为重要。以下是人工智能需要学习的数学基础： 概率论和统计学：概率论和统计学是人工智能中最重要的数学基础之一，因为大部分的机器学习算法都是基于概率和统计学理论。 线性代数：线性代数是人工智能中最基础的数学学科之一，因为它是计算机科学和人工智能中各种算法的基础。 微积分：微积分是人工智能中广泛应用的数学学科，特别是在深度学习领域。 最优化理论：最优化理论是人工智能中广泛应用的数学学科，它包括线性规划、非线性规划、凸优化等多种分支。例如，在机器学习中，很多问题都可以转化为最优化问题，例如参数调整、损失函数优化等。 本资源为人工智能+数学基础+资源合集，有兴趣的朋友可以下载学习。 离散数学：离散数学是人工智能中非常重要的数学学科之一，因为它涉及到计算机科

本书主要研究隐藏在3D几何世界背后的数学问题。3D数学是一门与计算几何相关的学科，计算几何则是研究怎样用数值方法解决几何问题的学科。3D数学和计算几何广泛应用在那些使用计算机来模拟3D世界的领域，如图形学、游戏、仿真、机器人技术、虚拟现实和动画等。

3D数学基础 图形与游戏开发，3D数学基础 图形与游戏开发

深度学习书籍，包含数学基础内容。简单不易懂。。。。。。

112页PPT-深度学习数学基础-以色列特拉维夫大学, Mathematics of deep learning.pdf 图文并茂的数学学习材料，容易入门。

网络空间安全数学基础笔记1

邓恩 (作者), 帕贝利 (作者), 史银雪 (译者), 陈洪 (译者), 王荣静 (译者) 《3D数学基础:图形与游戏开发》专业培训机构指定教学参考书,多家游戏开发企业共同推荐,游戏业界权威,探索游戏开发背后的核心秘密。《3D数学基础:图形与游戏开发》主要介绍了基本的3D数学概念,这对电脑游戏开发人员和编程人员来说尤为重要。作者详尽地讨论了数学理论,并在必要时提供几何说明,帮助读者形成直观的3D感。书中还提供了将理论应用于实践的C++类,并且在每章结尾处提供练习。《3D数学基础:图形与游戏开发》介绍了基础概念,如向量、坐标空间、矩阵、变换、欧拉角、齐次坐标空间、几何图元、相交性检测和三角网格。

机器学习数学基础之微积分与概率论1. 导数与梯度下降1.1 方向导数1.2 在机器学习的应用2. 基本概率论2.1 条件概率2.2 全概率公式2.3 贝叶斯公式2.4 随机变量2.5 期望2.6 方差3. 分布3.1 伯努利分布3.2 二项分布3.3 高斯分布3.4 泊松分布 （本文为学习总结笔记，如有雷同请无视） 1. 导数与梯度下降 1.1 方向导数 梯度下降法会引起局部最优值的可能。 1.2 在机器学习的应用 1、初始化一个w值 2、传入数据集，进行对w的调整 3、最后输出一个最优的w，解决了识别的任务（有可能是局部最优） 2. 基本概率论 人工智能主要对识别的结果进行概率分析，根据概

四元数数学基础，讲的很好，只是语言是英语。要求50个字符才让上传，我真的太难了，凑字数中。