大数据文摘作品，转载要求见文末
原作者 | Daniel Jeffries
编译 | Molly 寒小阳
“
自学AI的过程中，我们非常需要理解这些数学符号 。它可以让你用一种非常简洁的方式来表达一个复杂的想法 。
【word里希腊字母怎么打 希腊字母怎么打】”
你是否跟我一样，自幼恨透数学 。
现在，我终于发现了我对数学绝缘的最主要原因：我的老师从来不去回答最重要的问题：我为什么要学数学？学数学有什么用？
他们只是在黑板上写下一大堆方程，并让我记下来 。
现在，如果你对AI这个激动人心的领域感兴趣，那么它将是回答这个问题最好的答案！那就是，我想要写一个更好的图像识别程序，或者一个可以理解自然语言的交互界面！也许甚至想有一天写出自己的算法？
如果你想从阅读 arXiv（https://arxiv.org/list/cs.AI/recent） 上的几篇论文开启自学AI之路？那么首先，你需要知道怎样理解这些有意思的数学小符号 。
也许，学习数学符号最重要的原因，就是它可以让你用一种非常简洁的方式来表达一个复杂的想法 。
没有它，解释每个方程，都需要花上很多页的篇幅 。
而这篇文章要告诉你的是，学习这些符号不像你想象的那么难 。
让很多人对数学失去信息的第二个原因是，很多解释写得太可怕了 。
事实上，大部分人并不擅长解释东西 。人们一般要定义一个数学术语，会使用更多的数学术语 。这就造成了不理解的一个无限循环 。好比定义“大象”这个词，说，“大象就是大象一类的东西 。”
这篇文章会将数学符号和现实世界关联起来，并使用你已知的东西来类比 。这样你可以脚踏实地地学习 。
但是，这篇文章无法覆盖到你读一篇论文需要的所有数学符号 。所以你会需要一本超级凝练的数学符号指南，Edward R. Scheinerman的Mathematical Notation: A Guide for Engineers and Scientists。（它是我数学菜鸟的AI学习攻略 文章的一个后继补充，但它是我使用最频繁的一本书 。它现在满是高亮和折页 。随着数学知识的不断扩充，我一遍又一遍地回头翻阅这本书 。）
让我们开始吧 。
首先，什么是算法？
它真的只是解决一个特定的问题的一系列步骤 。无论你是否意识到，你都在使用算法 。如果你需要给孩子们打包午饭，送他们上学，取走干洗的衣服，然后去上班，你已经无意识地构造了一系列步骤，从厨房到办公室 。这就是一个算法 。
如果你的老板同时给你安排了六项工作，你需要找到在一天内完成它们的最好的方式 。你需要选择哪些事先做，哪些事后做，哪些事一起做等等 。这就是一个算法 。
这个概念为什么很重要呢？因为一个方程也不过是解决问题的一系列步骤而已 。
我们从一些简单的符号开始，写一些方程 。数学就是对事物的翻译 。我们有一个输入和一个输出 。我们将一些东西代入到我们方程的变量中，遍历所有的步骤，然后得到输出 。计算机也是同样的道理 。
目前，神经网络背后的大部分黑魔法来自于数学的三个分支：
线性代数
集论
微积分
集合是什么？它就是一堆东西 。一般使用花括号{ }或方括号括起来 。（搞数学的家伙对所有东西都很难在最佳符号表达上达成一致 。）
一个集合
还记得我们在第4部分看到的张量？那就是一个集合 。
一个集合通常由大写字母表示，例如A、B、V或W 。只要你前后一致，字母本身是什么并不重要 。
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