本书详细介绍了人工智能领域涉及的数学基础，对于每个问题尽可能给出足够详尽的证明过程，以帮助读者深入理解智能算法的原理。本书内容涉及线性代数、高等数学、概率论、**化等多个数学分支内的重要知识点。采用公式推导、图表示例、应用举例相结合的方式，以翔实的语言、全新的视角，帮助读者理解其中的关键知识点。 全书共分为10章: 第1章、第3章、第4章详细介绍与人工智能算法相关的向量与矩阵分析、函数与泛函分析、概率与数理统计的数学基础。第2章介绍可用于评定不同待观测样本相似程度的度量方法。第5章重点介绍人工智能领域涉及的信息论知识。第6章结合实例介绍线性分析与卷积的数学基础。第7章详细介绍与模型正则化及范数相关的数学基础知识。第8章介绍目标函数**化相关数学知识。第9章重点介绍核函数映射相关内容。第10章介绍数据驱动人工智能模型性能评价与度量相关知识。 本书适合人工智能专业的学生、对人工智能感兴趣的学者、正在从事人工智能应用开发的工程师，以及其他想深入了解智能算法行之有效原因的读者参考阅读。

冯朝路，男，1984年7月生于河北邢台。现就职东北大学计算机科学与工程学院。人工智能领域专家副教授，主要从事图像处理分析相关研究。发表SCI论文10余篇。获辽宁省科技进步一等奖一次。

前言 人类区别于地球其他生物的显著特征是具有创造并使用工具的能力。这是人类智慧的象征，也是人类智能的体现。通常，人类对于自己拥有的智能习以为常，并将其称为本能或潜意识。除此之外，人类对于自己表现出的智能一无所知。我们无法解释人类智能是如何得来的，更无法讲清楚自己是如何处理日常生活及做出正确决策的。 但是，我们可以通过人类固有的创造工具、使用工具的智慧，改造机器，特别是计算机程序，使其针对某一特定问题尽可能地产生与人类智能决策相似的结果。在早期很长一段时间内，人工智能被定义为具有一定逻辑推理能力的计算机程序。我们将这一时期称为前人工智能时代。时至今日，我们将当前这一基于数据统计分析从历史数据中发现规律、规则、模式的时代称为弱人工智能时代。这一时代的智能可以归纳为以数据分析为基础的辅助人类决策的自动化程序。可以预见，在不久的将来，可将人类知识用于约束机器经验知识的学习过程，从而增强结果的可解释性，进入使计算机具有与人类大脑相匹配的逻辑分析能力的强人工智能时代。即便是强人工智能时代，机器的逻辑分析能力仍然建立在人类先验知识的指导下，是对人类大脑分析处理问题能力的近似模拟，这也正是人工智能中“人工”二字的真正含义。 正因如此，有研究认为，人工智能就是用于模仿人类思考、行为、感知、学习的计算程序。实际上，人工智能不只是计算机程序，还应该包括工业自动化控制、机器人学等。在不考虑伦理学束缚的情况下，只有多个学科通力合作，赋予机器更多的除计算分析以外的行为能力、情感能力，甚至于使其产生一定的自我意识，才能实现真正的机器智能。 作为基础学科，数学在人工智能领域，特别是智能算法...