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人工智能學習過程中必須掌握線性代數、微積分、概率論、優化理論等知識，在優化方面感覺《凸優化》翻譯得很好，是原理和應用的一個很好的折中，兩方面都有太多值得深挖的東西。 機器學習會涉及到優化內容，凸優化內容非常豐富。理論部分不僅涵蓋了凸優化的所有基本概念和主要結果，還詳細介紹了幾類基本的凸優化問題 ...

機器學習的三個步驟，包括了表示、評價、優化這樣三個步驟，在這三個步驟當中會用到不同的數學公式來分別解決這三個問題。用到的基礎數學都包括線性代數，概率統計，還有最優化理論。這是在機器學習當中用到的最基礎的一些數學工具。 《普林斯頓微積分讀本(修訂版)》中文PDF，673頁，帶書簽目錄，文字 ...

研究機器人時，使機器人能夠應對環境、傳感器、執行機構、內部模型、近似算法等所帶來的不確定性是必須面對的問題。 概率機器人在slam領域被推薦，內容也很充實，對概率機器人學這一新興領域進行了全面的介紹 ...