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在人工智慧的研究中，數理統計同樣不可或缺，基礎的統計理論有助於對機器學習的算法和數據挖掘的結果做出解釋，只有做出合理的解讀，數據的價值才能夠體現，數理統計根據觀察或實驗得到的數據來研究隨機現象，並對研究對象的客觀規律做出合理的估計和判斷 雖然數理統計以概率論為理...

長期以來，利用人工智慧技術挑戰人類的一些富有智慧的項目，例如象棋、圍棋、對話等等都被看做人工智慧技術前進的重要參照，人工智慧技術到底是不是能夠帶來「擬人」的思維和決策能力，在某種意義上成了衡量人工智慧水平以及整個行業發展的試金石

基本的單點法排序學習（Pointwise Learning to Rank）和配對法排序學習（Pairwise Learning to Rank）兩種思路，單點法排序學習思路簡單實用，目的就是把經典的信息檢索問題轉化成機器學習問題，配對法排序學習則是把排序的問...

除了線性代數之外，概率論也是人工智慧研究中必備的數學基礎，隨著連接主義學派的興起，概率統計已經取代了數理邏輯，成為人工智慧研究的主流工具，在數據爆炸式增長和計算力指數化增強的今天，概率論已經在機器學習中扮演了核心角色 同線性代數一樣，概率論也代表了一種看待世界...

人工智慧 基礎從數學基礎開始，必備的數學知識是理解人工智慧不可或缺的要素，今天的種種人工智慧技術歸根到底都建立在數學模型之上，而這些數學模型又都離不開線性代數的理論框架