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为什么要学习统计学习以上问题，统计学习的基本概念不清 ， 统计学习是当今世界上最大的认识论和方法论 。现代统计学习的发展，Society 统计 Learning和数理-3/ Learning可以定性也可以定量分析它们之间的区别在于变量和随机变量统计Learning的历史与今天的“Society 统计 Learning和数 。

1、对人工智能很感兴趣,打算学习,请问需要什么数学基础?好吧 。前两个答案明显是抄袭来的 。但很可能是对的 。目前机器学习(ML)、数据挖掘(DM)、自然语言处理(NLP)在国内比较流行 。这些方向在国内还是比较强的，因为不依赖硬件 ， 纯理论，不依赖软件 。其他方向，如智能机器人、生物智能等，相对依赖硬件实力 ， 国内相对较弱 ， 欧美日相对较强 。这要看你以后是准备在国内发展还是国外发展(当然国外ML ， 

NLP也很强 。只是中国相对好一点 。有一点可以肯定，大部分理工科和数学要求都很高 。当然，我说的是研究 。如果是AI方向的程序员，要求不是很高 。线性代数将应用于人工智能的各个方向 。至于楼上说的离散数学和微积分，有用，但也不是很难，因为只是某个函数的基础，你只要知道怎么积分就行了，没有太大难度 。我个人的感觉是概率的理论很重要，基本上人工智能中的“智能”都是通过概率来实现的 。

2、学习图像处理需要哪些基础知识? 3、 统计学专业的学生应该具备哪些必备的知识【matlab概率与数理统计分析,圣遗物概率与数理统计分析处理】感觉很多人学习统计学习 。关于统计，你可以理解为工具 。所以首先你要知道如何使用这个工具 。问题是大部分老师在上统计课程的时候，往往对统计课程的关键部分关注不够 ， 而对不太重要的计算和证明却非常关注 。首先，他们必须多思考，多动脑 。比如统计的思想方面 ， 为什么会这样假设？有钟形曲线正常吗？理论上我们经常研究有替换的抽样，但实际上我们应用于无替换的抽样 。这可行吗？

引入哑变量合理吗？我们学习的时候，不要只是被动的看每一个新的知识点 。有可能课本上简单的一句话就是统计历史上几十年的发展 。我们必须从本质上理解引入新知识的必要性和连续性 。其次 ， 我学会了注重运营 。所以一定要精通a 统计软件 。目前主流的软件有SAS，SPSS，R和matlab，其中R是完全开源的免费软件，更新快，功能强大，应用逐渐扩展，特别有利于绘图，相对简单易学 。是目前比较流行的新软件 。

4、现在数学系都不学椭圆函数、超几何函数了,为什么?主要是降低难度，这些函数比较难，所以学生在学习的过程中很难毕业 。椭圆函数是高等数学，不是本科就应该完成的学习任务 。因为这个学科对于普通本科学生来说并不实用 。还有其他科目占用了大量的学习时间 。思维更有逻辑性，更有深度，更有难度，这些都是高中数学 。你没上过高中 。椭圆、双曲线、抛物线等圆锥曲线都是噩梦，计算量太大 。

数学分析、高等代数、解析几何、复变函数、实变函数、概率On数理统计、拓扑学、离散数学、MATLAB、随机过程、偏微分方程 。泛函分析是大学数学系的一门重要课程，与抽象代数、拓扑一起被称为新三高 。显然 ， 高三成员中的数学分析、高等代数、高等几何已经逐渐不适应现代数学发展的需要，逐渐被新三高所取代 。有句话挺好，长江后浪打前浪，前浪死在沙滩上 。

5、为什么要学 统计学以上问题说明统计学习的基本概念不清，统计学习是当今世界上最大的认识论和方法论 。现代统计学习的发展 。Society 统计 Learning和数理-3/ Learning可以定性也可以定量分析它们之间的区别在于变量和随机变量统计Learning的历史与今天的“Society 统计 Learning和数理
据权威的统计学术史记载，从17世纪开始就有了“政治算术”和“国情学”，即初级社会统计学，起源于英国和德国 。几乎与此同时，意大利出现了“赌博数学”，即初级概率理论，直到19世纪，因为大数定理和误差理论，才产生了初等的数理-3/理论 。也就是说 ， 社会统计学习比数理-3/学习早两个世纪就形成了，由于社会研究统计广泛应用于经济、政治等领域，因此受到各国历届政府的高度重视 ， 并得到了系统的发展 。

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