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人工智能学习过程中必须掌握线性代数、微积分、概率论、优化理论等知识，在优化方面感觉《凸优化》翻译得很好，是原理和应用的一个很好的折中，两方面都有太多值得深挖的东西。 机器学习会涉及到优化内容，凸优化内容非常丰富。理论部分不仅涵盖了凸优化的所有基本概念和主要结果，还详细介绍了几类基本的凸优化问题 ...

机器学习的三个步骤，包括了表示、评价、优化这样三个步骤，在这三个步骤当中会用到不同的数学公式来分别解决这三个问题。用到的基础数学都包括线性代数，概率统计，还有最优化理论。这是在机器学习当中用到的最基础的一些数学工具。 《普林斯顿微积分读本(修订版)》中文PDF，673页，带书签目录，文字 ...

研究机器人时，使机器人能够应对环境、传感器、执行机构、内部模型、近似算法等所带来的不确定性是必须面对的问题。 概率机器人在slam领域被推荐，内容也很充实，对概率机器人学这一新兴领域进行了全面的介绍 ...