首先給大家介紹的就是微積分的知識，資料探勘工作需要微積分，在資料探勘工作中，微積分只是數學分析體系的基礎。其基礎性作用不言而喻。機器學習研究的大部分問題是在連續的度量空間進行的，無論代數還是統計，在研究優化問題的時候，對乙個對映的微分或者梯度的分析總是不可避免。掌握了微積分的知識是資料探勘工作最基礎的能力要求。
然後就要給大家說的是拓撲學的知識了，大家都知道，這是學術中很基礎的學科。它一般不直接提供方法，但是它的很多概念和定理是其它數學分支的基石。看很多別的數學的時候，會經常接觸這樣一些概念：開集，閉集，連續函式度量空間，柯西序列，鄰接性，連續性。很多的內容都是我們在大學中學習過的，當時是基於極限的概念獲得的。但是看過拓撲學之後，對這些概念的認識會有根本性的拓展。在計算機領域中，拓撲學和計算機領域中有很大的聯絡。
接著給大家說一下測度理論，測度理論就是和實分析關係非常密切的學科。可以這麼說，概率本身就是一種測度。測度理論對於機器學習的意義是根本的，現代統計學整個就是建立在測度理論的基礎之上。在一些統計方面的文章中它們會把統計的公式改用測度來表達，這樣做有兩個好處：所有的推導和結論不用分別給連續分布和離散分布各自寫一遍了，這兩種東西都可以用同一的測度形式表達：離散分布的求和基於計數測度，而且還能推廣到那種既不連續又不離散的分布中去。而且，即使是連續積分，如果不是在歐氏空間進行，而是在更一般的拓撲空間。所以說，測度理論給資料探勘中帶來了十分方便的應用，這就是為什麼資料探勘要引入測度理論的原因。
資料探勘中需要的內容是非常廣泛而深厚的，我們在這篇文章中給大家介紹了部分的資料基礎學科，這些知識看似有些枯燥實則都是需要我們打好基礎掌握的知識，由於篇幅原因我們就給大家介紹到這裡了，最後祝願大家早日學成資料探勘師。
資料探勘需要什麼數學基礎（二）
首先給大家介紹的就是微積分的知識，資料探勘工作需要微積分，在資料探勘工作中，微積分只是數學分析體系的基礎。其基礎性作用不言而喻。機器學習研究的大部分問題是在連續的度量空間進行的，無論代數還是統計，在研究優化問題的時候，對乙個對映的微分或者梯度的分析總是不可避免。掌握了微積分的知識是資料探勘工作最基礎...
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