摘要：
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习图解的问题，于是小编就整理了1个相关介绍python学习图解的解答，让我们一起看看吧。人工智能需要数学好吗？要是... 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习图解的问题，于是小编就整理了1个相关介绍python学习图解的解答，让我们一起看看吧。
人工智能需要数学好吗？要是数学成绩很渣，该怎么办？
人工智能需要具备的数学基础有很多，主要包括线性代数、概率论、形式逻辑、数理统计等。
（1）线性代数；基本上所有的理科生和部分文科生在大学期间都会学习这么课程，它不仅仅是人工智能的基础，还是很多其它以现代数学为主要分析方法的众多科学的基础。线性代数的本质是将具体的事物抽象为数学对象，并描述其静态或动态特性，在人工智能领域，计算机处理生活中的事物***用的就是将具体抽象化的方法，因此线性代数非常重要。
（2）概率论；如果说线性代数着重于将具体事物抽象化，那么概率论所着重的点就是生活中无所不在的可能性。在人工智能领域，概率论通过对生活中的可能性进行建模分析处理，进而做出判断或操作，由此可见，概率论的重要性丝毫不亚于线性代数。
（3）形式逻辑；在人工智能概念最初提出的时候，这一理论的各位奠基者认为，理想的人工智能应该是具有抽象意义的学习、推理和归纳的能力，这就需要一个认知的过程，如果我们将认知的过程定义为对符号的逻辑运算，那么形式逻辑就是人工智能的基础，因为对于人工智能来说，认知的本质是计算。
（4）数理统计；虽说数理统计是以概率论为基础的，但其和概率论有着本质上的不同，数理统计着重研究的对象是未知分布的随机变量，你可以这样理解，那就是数理统计是逆向的概率论。对于人工智能来说，能够对未知分布的随机变量进行研究分析，才是最重要的。
这些只是典型的数学需要，还有其他更详细的数学知识，因为人工智能内容涵盖广泛。想学好人工智能，还是需要学习些数学基础。
需要，但不一定要非常好！
从传统意义来说,人工智能对从业人员的素质要求很高，数学水平和编程水平是两个必须逾越的坎，目前市面上很多工作都是硕士起步。如果你真心想要在这行有大发展，良好的基础是必须的。但是，由于目前很多傻瓜化的工具出现，在大部分的业务场景下只需要一些很简单的代码就可以搞定。最常见的就是python上的各种工具包，比如SKLEARN，还有就是最近很火的TENSORFLOW。如果你确实在理论基础方面实在有困难，多熟练掌握一些实用工具也能在市面上也能找到不错的工作。
下面开始正题了：
1.如果题主不是以数据分析为主要的职业，只是增强自己数据分析的能力，***工作。
那么对于数学基础的要求没有那么高，理解能够应用就好，所以不必要一开始从数学撸起。
数据基础无疑是很重要的，我认为前提条件是对数学有没有兴趣，以及有没有一颗好奇心，这决定了你能不能坚持学好数学。
我自认水平不足，所以简单说一下我的学习方法。
首先，可以找诸如统计学的数学基础的书籍入门，我看书专门找通俗易懂，图解类的书籍，可以提升自己对数学的兴趣，更主要是需要开始对数学有所思考，认识到数学的意义。
有了基本的概率论和统计学知识，这里是指了解基本的概念，无需较劲复杂的公式。接着我学了spss软件，spss涵盖了很多数据分析的方法，而且学起来也不太难。
到此，以上就是小编对于python学习图解的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习图解的1点解答对大家有用。
