机器学习的数学基础？第二个是矩阵分析。给定一个矩阵，我们可以对它做所谓的SVD分解，也就是做奇异值分解，或者是做其他的一些分析。这样两个部分共同构成了我们机器学习当中所需要的线性代数。然后我们说一下概率统计，在评价过程中，我们需要使用到概率统计。概率统计包括了两个方面，一方面是数理统计，另外一方面是概率论。那么，机器学习的数学基础？一起来了解一下吧。
大体罗列一下，有疏漏欢迎拍砖：
1、数学分析，线性代数，近世代数，概率论，信息论
2、实分析，复分析，矩阵分析，矩阵计算，数值分析，数理统计
3、泛函分析，凸优化，数值优化
本人也是小白，暂时只能列出这些。
既然有人赞同我的观点，就顺便补充一些个人认为相对较好的书籍，希望能有所帮助，当然英语功底好的同学可以去看原版，英文不好的同学可以作为对照参考：
《数学分析新讲》张筑生、
《简明微积分》龚升、
《线性代数及其应用》刘深泉等译、
《近世代数基础》张禾瑞、
《代数》郭晋云译、
《概率论与数理统计》陈希孺、
《信息论与编码》姜丹、
《陶哲轩实分析》陶哲轩、
《简明复分析》龚升、
《矩阵分析》杨奇译、
《矩阵计算》袁亚湘译、
《数值分析》吴兆金等译、
《数理统计学教程》陈希孺、
《高等数理统计学》陈希孺、
《泛函分析》刘培德译、
《实变函数论与泛函分析》夏道行等、
《凸优化》王书宁等译、
《最优化理论与方法》袁亚湘等、
Ps：课外阅读《古今数学思想》
随着互联网越来越普及，电脑相关的行业人才也越来越稀缺，就业岗位逐年增多，人才供不应求。因此从事互联网相关的行业，是一个不错的选择。至于想学的专业，就看个人的爱好和本身的素质来看，比如全屋定制设计师，电子商务，艺术设计师，影视后期，智慧幼师与少儿编程等等都是近两年发展很快的专业，就业前景不错。
目前一部分高校在本科阶段开设了人工智能专业，从课程体系结构来看，主要分成四大部分，第一部分是基础学科部分，主要涉及到数学和物理相关课程；第二部分是计算机基础课程，涉及到编程语言、操作系统、算法设计等课程；第三部分是人工智能基础课程，涉及到人工智能基础、机器学习、控制学基础、神经科学、语言学基础等内容；第四部分涉及到人工智能平台相关知识。
由于人工智能是典型的交叉学科，所以人工智能专业需要学习的内容还是相对比较多的，而且学习难度也相对比较大，因此如果在本科阶段选择人工智能专业需要具有较强的学习能力。由于人工智能专业的学习过程对于学习环境有较高的要求，所以开设人工智能专业的高校往往都会有专门的数据中心、计算中心，以便于为学生提供数据和算力的支撑。
人工智能目前有六大研究方向，涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器人学、自动推理、机器学习和知识表示，这些研究方向之间也存在比较紧密的联系，目前计算机视觉、自然语言处理和机器学习这三个方向的热度相对比较高。由于不同的高校往往有不同的资源整合能力，在人工智能领域也有一定的侧重点，所以在选择具体学习方向的时候，应该结合所在高校的实际情况，尽量选择学科实力比较强的方向，这样会有一个更好的学习体验。
最基础的部分包括基本的高等数学，比如分析、代数（尤其是矩阵论）、数值优化算法、概率论与数理统计等。
更进阶的需要掌握实分析（比如测度论）、图论、时间序列、回归分析等等。
再深入的你还可以掌握微分方程、流形几何等等基础机器学习涉及不到的内容，这个时候你就可以挖别人挖不出来的坑了。
另外虽然严格来说不属于数学，但是算法的概念和数据结构的相关知识也是一定要掌握的
学习计算机需要掌握的数学知识主要包括以下几个方面：
1. 离散数学：离散数学是计算机科学的基础，它包括集合论、图论、逻辑、组合数学等。这些知识对于理解和解决计算机科学中的问题至关重要。
2. 线性代数：线性代数是计算机图形学、机器学习等领域的基础。它包括向量空间、矩阵运算、特征值和特征向量等概念。
3. 概率论与数理统计：概率论与数理统计在计算机科学中的应用非常广泛，如数据挖掘、机器学习、自然语言处理等领域。
4. 微积分：微积分是计算机科学中的重要工具，它在算法分析、优化理论等方面有广泛应用。
5. 计算复杂性理论：计算复杂性理论研究的是解决问题所需的时间和空间资源，这对于理解和设计高效的算法非常重要。
6. 信息论：信息论是研究信息的度量、传输和存储等问题的学科，它在编码理论、数据压缩等领域有重要应用。
7. 数值分析：数值分析是研究用数值方法近似解决数学问题的学科，它在计算机图形学、数值模拟等领域有广泛应用。
8. 最优化理论：最优化理论研究的是如何找到最优解或近似最优解的问题，它在运筹学、机器学习等领域有重要应用。
9. 拓扑学：拓扑学是研究空间的性质和结构的学科，它在网络设计、数据库系统等领域有应用。
以上就是机器学习的数学基础的全部内容，AI人工智能需要学习机器学习中的Python、人工智能数学基础、机器学习概念与入门、机器学习的数学基础-数学分析、深度学习框架TensorFlow、算法、深度学习、实用项目等内容。1、机器学习中的Python：Python环境搭建与其基础语法的学习，熟悉列表元组等基础概念与python函数的形式，Python的IO操作。
