深度学习入门与TensorFlow实践：神经网络原理

2-1 必备的数学与统计知识

如今，我们几乎每天都会通过多种途径接触到几条关于人工智能（AI）的新闻报道，这些报道通常会介绍AI领域的各类研究成果。出于好奇，许多人可能会想要深入了解其中所涉及的技术与原理，而一旦深入观察，便会发现其中充斥着大量数学符号和统计公式。这或许会引发一个疑问：是否必须掌握数学与统计知识，才能参与AI系统的开发？答案是明确的。众所周知，机器学习的本质是从数据中获取知识（Knowledge Discovery from Data, KDD），而算法则是从数据中提炼知识的“工具”，它必须以数学和统计学作为理论支撑，才能确保其解决方案具备可信度与准确性。然而，数学与统计理论本身也存在一定的限制性，只有在特定假设成立的前提下，算法才具备有效性。因此，若对算法中的各项假设缺乏理解，并随意套用公式，则无异于忽视交通规则，在道路上任意飙车般危险。

由此可见，若以深度学习作为研究方向，