机器学习需要离散数学。离散数学是数学中研究离散对象及其性质的一个分支，包括离散结构、离散函数、图论、逻辑等内容。在机器学习中，许多问题都涉及到离散结构和算法，例如图像分类、自然语言处理、聚类等问题。
机器学习需要离散数学吗？离散数学有什么用？
具体来说，离散数学在机器学习中的应用包括但不限于：
-
图论和网络分析：机器学习中的许多算法都可以用图模型表示，例如神经网络、贝叶斯网络、马尔可夫链等。图论和网络分析可以为机器学习提供图模型的基本理论和算法。
-
逻辑和谓词演算：逻辑是机器学习中重要的数学基础，它被用于形式化机器学习问题的推理过程。例如，规则学习算法使用谓词演算来表示规则。
-
组合数学和优化理论：许多机器学习算法，例如最大熵模型、决策树、支持向量机等都涉及到组合数学和优化理论中的概念和算法。
因此，离散数学在机器学习中扮演着重要的角色，掌握离散数学的知识可以帮助机器学习从业人员更好地理解和应用相关算法。
免费分享一些我整理的人工智能学习资料给大家，整理了很久，非常全面。包括一些人工智能基础入门视频+AI常用框架实战视频、图像识别、OpenCV、NLP、YOLO、机器学习、pytorch、计算机视觉、深度学习与神经网络等视频、课件源码、国内外知名精华资源、AI热门论文等。
下面是部分截图，点击文末名片关注我的公众号【AI技术星球】发送暗号 321 领取（一定要发暗号 321）
目录
一、人工智能免费视频课程和项目
二、人工智能必读书籍
三、人工智能论文合集
四、机器学习+计算机视觉基础算法教程
五、深度学习机器学习速查表（共26张）
学好人工智能，要多看书，多动手，多实践，要想提高自己的水平，一定要学会沉下心来慢慢的系统学习，最终才能有所收获。