机器学习与数据科学人工智能的理论支撑可以基于以下几个方面：1.统计学：机器学习算法的很多基本思想和方法都来自统计学。计算机科学提供了算法设计、数据结构、计算复杂度等基础知识，同时也推动了机器学习算法的实现和性能优化。这些理论支撑为机器学习和数据科学人工智能的发展提供了坚实的基础，促进了相关领域的研究和应用。
机器学习与数据科学人工智能的理论支撑可以基于以下几个方面：
1. 统计学：机器学习算法的很多基本思想和方法都来自统计学。统计学提供了概率论、统计推断等方法，用于建模、估计和预测数据。
2. 矩阵论：矩阵论在大规模数据分析和机器学习的应用中起着重要的作用。矩阵运算和线性代数方法用于处理高维数据，进行降维、特征选择和特征提取等操作。
3. 优化理论：机器学习算法的许多问题都可以转化为求解优化问题。优化理论提供了求解最优化问题的方法和算法，如梯度下降、牛顿法等。
4. 信息论：信息论是机器学习和数据科学中的重要理论基础。信息论提供了度量信息量和信息熵的方法，用于评估模型的复杂度、信息量和预测性能。
5. 计算机科学：机器学习和数据科学的发展离不开计算机科学的支持。计算机科学提供了算法设计、数据结构、计算复杂度等基础知识，同时也推动了机器学习算法的实现和性能优化。
6. 神经科学：深度学习等神经网络模型受到神经科学的启发。神经科学研究大脑的结构和功能，并试图将其应用于机器学习和人工智能模型的设计和理解。
这些理论支撑为机器学习和数据科学人工智能的发展提供了坚实的基础，促进了相关领域的研究和应用。