核心训练思路是什么

1. 算法的核心是什么，数学就是算法吗？

算法的核心是什么，数学就是算法吗？

作为一个数据挖掘者，我来回答你！

算法的核心是什么？我觉得是数学，但是数学不仅仅是算法。

现如今，许多算法早都已经成熟了，但是近几十年一直没有革命性的新算法，就连如今十分火热的深度学习也不能算是完全的新算法，我觉得这应该与近半个世纪数学没有重***展有关。

我们先看一下已经成熟的算法:

线性回归算法离不开最小二乘法，逻辑回归算法离不开对数、sigmoid函数、极大似然估计、伯努利分布;贝叶斯算法从贝叶斯定理发展而来;决策树算法离不开信息论、信息熵和信息增益;支持向量机离不开拉格朗日乘子，还有深度学习，神经网络都离不开拓扑学，卷积。

这些算法模型都会用到矩阵，梯度下降法等。当然算法不止这么多数学知识，数学之于算法可见一斑，犹如发动机之于汽车一般。

算法的核心是数学基础是正确的。但是数学是算法这个说法就有问题了。数学包含的范围非常广，它是一个自洽的系统，而且随着人类的认识和提高，数学也在发展，也发展了很多新的数学工具来帮我们解决实际问题。

算法是一种解决特定问题的指令序列，它由一系列有顺序的步骤组成，每一步都有明确的输入和输出。算法的核心是正确性和有效性。正确性意味着算法能够正确地解决问题，有效性意味着算法在解决问题时能够在可接受的时间内完成。

数学是研究数量、结构、变化和空间的学科。数学在计算机科学中也是非常重要的，因为它提供了算法设计和分析所需的基础。但是，数学本身并不是算法，而是一种工具，可以用来***设计和分析算法。

要想掌握算法，你需要学习计算机科学的基础知识，包括程序设计语言、数据结构和算法设计和分析的基本原理。

人工智能是一个广泛的领域，包括许多不同的技术和方法。机器学习是人工智能的一个重要分支，它的目的是让计算机能够通过经验自动学习和改进，而不需要人为干预。机器学习算法是人工智能的重要组成部分，它们用于处理大量数据并自动提取有用的信息。

计算机专业的人和数学专业的人都可以参与人工智能的开发和实现。计算机专业的人更加擅长于使用计算机科学的知识来设计和开发人工智能系统，这包括使用编程语言、数据结构和算法来构建软件系统。数学专业的人更加擅长于使用数学方法来分析和优化人工智能系统，这包括使用数学模型和统计分析方法来提取有意义的信息和预测未来趋势。

在人工智能开发和实现中，计算机专业的人和数学专业的人都可以发挥自己的优势，共同协作可以使人工智能系统更加完善和高效。

我觉得这样理解是不全面的，首先算法的核心是如何用抽象的数学模型来解决这个实际问题，而且实现的手段是通过代码编程，所以说算法的核心是数学是基本准确的。但是数学是算法这个说法就问题很大了。 数学包含的范围非常广，自己是一个自洽的系统，而且随着人类的认识的提高，数学也在发展，也发展了很多新的数学工具来帮我们解决实际问题。

所以说如果数学是背后的关于真理的理论，那么算法是部分真理被使用（通过代码实现的方式）来帮我们解决一些特定的问题。 这是我的理解。