2.SAS(统计分析系统):功能强大的数据分析和挖掘软件 ， 适用于各领域的数据分析、建模和预测 。统计有哪些常用的软件统计软件包括:1，SPSS(Statistical backages for the social sciences):一个专业的社会科学统计-4/软件，广泛应用于社会学和社会学 。
1、对人工智能很感兴趣,打算学习,请问需要什么数学基础?好吧 。前两个答案明显是抄袭来的 。但很可能是对的 。目前机器学习(ML)、数据挖掘(DM)、自然语言处理(NLP)在国内比较流行 。这些方向在国内还是比较强的，因为不依赖硬件 ， 纯理论，不依赖软件 。其他方向，如智能机器人、生物智能等，相对依赖硬件实力 ， 国内相对较弱，欧美日相对较强 。这要看你以后是准备在国内发展还是国外发展(当然国外ML ，
NLP也很强 。只是中国相对好一点 。有一点可以肯定，大部分理工科和数学要求都很高 。当然，我说的是研究 。如果是AI方向的程序员，要求不是很高 。线性代数将应用于人工智能的各个方向 。至于楼上说的离散数学和微积分，有用 ， 但也不是很难，因为只是某个函数的基础 ， 你只要知道怎么积分就行了，没有太大难度 。我个人的感觉是概率的理论很重要，基本上人工智能中的“智能”都是通过概率来实现的 。
2、2017年全国大学生数学建模竞赛优秀论文数学是知识的工具 ， 是其他知识工具的来源 。所有研究秩序和测量的科学都与数学有关，数学建模是培养学生运用数学工具解决实际问题的最好表现 。以下是我为您收集的2017年全国大学生数学建模竞赛优秀论文的内容 。欢迎阅读参考！2017年全国大学生数学建模竞赛优秀论文1数学建模课程改革与教学方法浅析论文关键词:数学课程；数学建模；课程设置；摘要:数学建模教学和竞赛的发展，
【matlab 概率与数理统计分析,圣遗物概率与数理统计分析处理】以分析论数学建模竞赛中存在的问题为基?。⑾治侍獾母从氡匦蘅魏妥ㄒ悼蔚纳柚貌缓侠碛泄? ，高校数学课程的设置和教学方法应进行改革，并提出了具体的改革建议 。1.前言数学建模，从宏观上看是人们借助数学改造和征服自然的过程 ， 从微观上看是以数学为工具，应用数学解决实际问题的教学活动模式 。数学建模教育本身就是一种素质教育，数学建模教学和竞赛是实施素质教育的有效途径 。
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