math - 我应该如何开始学习人工智能所需的数学

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我学过数学，但那是很久以前的事了。我当了 8 年的程序员，但是当我开始研究人工智能和数据挖掘的概念时，我发现很难理解这个理论。

现在我已经浪费了2-3年，我一无所获。我需要先了解学习人工智能和数据挖掘所需的数学概念。

我不知道从哪里开始。你推荐哪些书籍和教程，我应该从 AI 的角度开始。

我应该如何获得使用 AI 和数据挖掘概念的基本要求。

编辑:
我从互联网上得到了这个列表

矩阵代数:大多数机器学习模型都表示为矩阵和向量。特征向量和奇异值分解等概念随处可见。

贝叶斯统计:概率、贝叶斯规则、常见分布(例如 beta、Dirichlet、Gaussian)等。

多元微积分 :大多数学习技术在其核心使用梯度和 Hessian 来拟合参数。 (如果你想变得更高级，研究数值优化。)

信息论 : 熵、KL 散度等。这里只是基础知识。

在有限的情况下，高级数学可能会很有用。例如，要理解流形学习，您需要了解几何学和拓扑学的一些基本概念。偶尔会使用抽象代数(例如，请参阅“期望半环”以了解超图)。我会根据需要学习这些，但如果你有机会尽早学习它们，那不会有什么坏处。

谁能推荐一些关于这些的书

Answer 1

我的数学学习资源:http://www.khanacademy.org/

您将能够在所有数学领域找到很多。