【AI底层逻辑】——数学与机器学习：优雅的智慧之舞
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后续的章节我们将迎来新的篇章，新的切入点探索AI的奥秘，通过揭示高数、矩阵、概率论等数学知识与机器学习的关系来深入理解AI的奥秘！
“宝藏网站”
开头先给大家上几个宝藏网站（部分需要“梯子”）：
聊聊数学
数学，即工具。与锤子、剪刀一样，数学也是解决问题的得力工具。
数学，即思想。它是人类思维的高度抽象，冷酷外表下蕴含着人类朴素的思考方式。学数学，要知其所以然，而非死记硬背公式和定理。真正理解数学的关键在于能够通过图示、简单语言清晰表达一个公式或定理。
数学，即语言。如同各族群有自己的语言一样，数学是全人类共同的语言和逻辑。它的精准和高度抽象，适用于各个领域。虽然大多数人未能成为数学家，但我们依然能运用数学这门语言，就如同使用母语和外语进行交流一样。
数学，即体系。代数、几何、线性代数、微积分、概率统计、优化方法等，虽然看似孤立，实际上构成了一个复杂的数学网络。学习时，应特别关注不同数学板块之间的联系，看到整体而非孤立的知识岛屿。
数学，即基石。正如拿破仑所言，“数学的日臻完善和国家强大富裕息息相关。”数学是科学进步的根基，是经济繁荣的支柱，是保家卫国的武器，是探索星辰大海的航船。
数学，即艺术。与音乐、绘画、建筑一样，数学也是人类艺术的一种体验。通过可视化工具，我们能在公式、定理、数据背后发现数学之美。
数学，即历史。是人类共同的记忆，记录着人类集体学习、思考的过程。从甲骨、泥板到数字媒介，这一过程延绵不绝，见证了数学的发展和传承。
数学，即无尽想象力。是人类好奇心、自我挑战的体现，是一个接一个问题的提出，是看似荒谬的猜想，是胆大包天的批判性思考，是站在前人肩膀上的勇气，是不懈努力延展认知边界的不竭动力。
“华尔兹”
在这个信息爆炸的时代，数学和机器学习如同一场华尔兹，优雅地共舞，谱写出未来的乐章。让我们一同穿越数学的迷雾，探寻它与机器学习的美妙关系。
首先，让我们打开数学的魔盒。数学，那个被一些人视为“无聊”、“晦涩”的学科，其实就像一位不为人知的舞者，只待你亲近，就能感受到她的优美与深沉。微积分就像是她的旋律，代数是她的节拍，几何则是她的舞步。这个华尔兹的舞池里，数学的每一个元素都在默默地为下一场舞蹈做准备。
现在，让我们邀请机器学习走上这个数学的舞台。机器学习，就像是数学的灵魂伴侣，两者的结合就像是舞伴间默契的配合。统计学与线性代数在这里交织，形成了舞者与舞伴的默契黄昏。回归分析就像是一场温馨的慢舞，而神经网络则是一场充满激情的快舞。
数学和机器学习的关系犹如舞者与音乐的关系，一个缺少了另一个将失去灵魂。数学为机器学习提供了舞台和基础，而机器学习为数学赋予了生命和实际意义。在这个数学与机器学习的盛宴中，我们看到的不仅是理论的交汇，更是创新的火花。
这场数学与机器学习的华尔兹，不仅在学术领域翩然起舞，更在科技的大舞台上翻飞起舞。数据科学家就像是这场舞会的舞者，他们熟练地驾驭数学的步伐，与机器学习的旋律相得益彰。他们在数据的海洋中航行，通过数学的望远镜，发现隐藏在数据背后的规律，为人类未来的探索绘制地图。
在这场数学与机器学习的盛宴中，我们看到的是创新的未来，是数据的魔法，是人类对知识的追求。数学不再是沉闷的符号，机器学习不再是遥不可及的黑匣子，它们成为一对独特的舞伴，带领我们跳出思维的边界，走向未知的领域。
“智慧之舞”
在数字的时代，数学和机器学习彼此纠缠，构成了一场智慧之舞。这不仅仅是一种抽象的关系，而是一场协同合作，给人类带来前所未有的机遇。
数学，像是机器学习的基石。它提供了这场舞蹈的坐标系，定义了规则和语法。线性代数、概率论、微积分，它们是机器学习模型的底层算法所依赖的数学基础。如同音符在乐谱上跳跃，数学在机器学习的领域里织就了丰富多彩的编码。
而机器学习，是数学在现实中的映射。它借助数学的工具，通过模型和算法，从数据中学到规律，预测未来。回归分析、决策树、支持向量机，它们是数学智慧的具体表现。机器学习仿佛是数学的学生，通过实践和经验的积累，逐渐崭露头角。
数学和机器学习的关系就如同伴舞一般，相互依存，共同演绎出智慧的篇章。数学提供了理论框架和推理的逻辑，而机器学习则在数学的指导下，将这些理论变成了实际的成果。这是一场数字时代的默契合作，一个优雅而高效的合奏。
在这个关系里，数学是机器学习的导师，而机器学习则是数学的践行者。从模型的训练到预测的输出，每一个环节都离不开数学的引导。它们相辅相成，如同一对默契的舞伴，翩翩起舞，将未知的领域探索得淋漓尽致。
数学与机器学习的关系是一场优雅的智慧之舞，不仅拓展了我们对知识的理解，更在科技进步的征程中留下了深远的足迹。这场舞蹈告诉我们，数学不再是枯燥的符号，机器学习不再是冷冰冰的算法，它们一同构建起一个充满活力和创造力的数字世界。这是一场值得欣赏和参与的智慧之舞，数学与机器学习共同引领着我们走向未来的未知领域。
例如下面用数学坐标轴、投影、统计知识等看待PCA主成分分析：
后续章节的机器学习中将带有满满数学知识，志在从最底层理解AI理解机器学习！
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