核心概念

机器学习并非空中楼阁，其背后是坚实的数学理论支撑。掌握这些基础，是理解算法原理和进行模型优化的关键。对于初学者而言，不必追求数学领域的深度，而应聚焦于机器学习中实际应用最广泛的部分。 线性代数：理解向量、矩阵、张量及其运算，是掌握数据处理、降维（如PCA）和神经网络的基础。 微积分：重点是微分和梯度概念，它们是所有优化算法（如梯度下降）的核心驱动力。 概率论…

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是计算机科学的一个分支，旨在创造能够模拟人类智能行为的机器和软件。从早期的图灵测试到今天的深度学习，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面。其核心目标是让机器能够感知环境、进行推理、学习知识并采取行动，最终实现类人甚至超人的智能水平。 人工智能的研究领域通常被划分为几个层次： 弱人工智能（Nar…