目前这个阶段，机器学习领域基本是用到各个数学分类的。 传统的图形处理领域，也是用到不少数学的，尤其是线代，傅里叶变换等，简直是不可或缺了。 数值计算领域，分析学基础就非常重要了。数值计算应用还是比较广的，比如经济学和精密制造领域。 再有，基础的概率与统计，数论，简直就是无处不在了。大部分的实际问题都涉及这些。 所以，数学在计算机的各个领域应用都很广泛。以前看的一句话，关于数学有什么用的，说先有问题，然后想用什么方法去解决，而不是反过来。 人们数学的各个领域，实际是相互联系和转化的，很多方法是通用的或者互补的。所以，学习数学，很多时候是学习方法论。结论可能没那么重要。 要不要学数学，学多少数学也就显而易见了。当然是多多益善了。但学的时候一定要明确，这种数学概念或者推导要解释或者解决了哪一类问题，其方法过程是怎么联想到的？ 当然，现实中很多问题不用很多数学也可以解决，但引入一些数学思维和方法往往会做的更快更好。