新人想學(xué)編程，如何入門？機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)？主要是線性代數(shù)和概率論。現(xiàn)在最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本上有很多向量、矩陣、張量。從激活函數(shù)到損失函數(shù)，從反向傳播到梯度下降，都是對(duì)這些向量、矩

新人想學(xué)編程，如何入門？

機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)？

主要是線性代數(shù)和概率論。

現(xiàn)在最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本上有很多向量、矩陣、張量。從激活函數(shù)到損失函數(shù)，從反向傳播到梯度下降，都是對(duì)這些向量、矩陣和張量的運(yùn)算和操作。

其他“傳統(tǒng)”機(jī)器學(xué)習(xí)算法也使用大量線性代數(shù)。例如，線性回歸與線性代數(shù)密切相關(guān)。

從線性代數(shù)的觀點(diǎn)來看，主成分分析是對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行對(duì)角化。

尤其是當(dāng)你讀論文或想更深入的時(shí)候，概率論的知識(shí)是非常有用的。

它包括邊緣概率、鏈?zhǔn)揭?guī)則、期望、貝葉斯推理、最大似然、最大后驗(yàn)概率、自信息、香農(nóng)熵、KL散度等。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常講究“可微性”，因?yàn)榭晌⒛Ｐ涂梢杂锰荻认陆捣▋?yōu)化。梯度下降和導(dǎo)數(shù)是分不開的。所以也需要多元微積分。另外，由于機(jī)器學(xué)習(xí)是以統(tǒng)計(jì)方法為基礎(chǔ)的，因此統(tǒng)計(jì)知識(shí)是必不可少的。但是，大多數(shù)理工科專業(yè)學(xué)生都應(yīng)該學(xué)過這兩部分內(nèi)容，所以這可能不屬于需要補(bǔ)充的內(nèi)容。

學(xué)習(xí)算法前需要先了解哪些知識(shí)？

首先，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是學(xué)習(xí)算法的前提。在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，算法是解決問題的根本途徑。計(jì)算機(jī)問題歸根結(jié)底是算法問題，也可以說是數(shù)學(xué)問題。為了系統(tǒng)地學(xué)習(xí)算法，我們需要了解高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論和離散數(shù)學(xué)。這些課程是學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)。

如果您是算法實(shí)現(xiàn)工程師，那么您可以勝任基本的數(shù)學(xué)知識(shí)。在工作中學(xué)習(xí)相關(guān)內(nèi)容也是可以的。但是對(duì)于算法設(shè)計(jì)者來說，你必須有一個(gè)堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。算法實(shí)現(xiàn)工程師的任務(wù)是通過特定的編程語言（如R語言或Python語言）來實(shí)現(xiàn)算法。目前，Python語言的應(yīng)用越來越趨向于追趕R，現(xiàn)在很多開發(fā)團(tuán)隊(duì)都要求算法設(shè)計(jì)者同時(shí)具備算法實(shí)現(xiàn)的能力，因此算法設(shè)計(jì)者學(xué)習(xí)Python語言是非常必要的。

算法設(shè)計(jì)者的工作比較困難，需要很多經(jīng)驗(yàn)。算法設(shè)計(jì)者應(yīng)將算法設(shè)計(jì)與具體場景相結(jié)合，不同的場景需要使用不同的算法。另外，算法的設(shè)計(jì)往往基于成熟的算法。例如，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，比較常見的經(jīng)典算法有決策樹、樸素貝葉斯、Apriori算法、KNN算法、logistic回歸算法等。算法設(shè)計(jì)是一個(gè)復(fù)雜的過程，需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，而且往往耗時(shí)。

所以，對(duì)于算法設(shè)計(jì)者來說，首先要掌握常規(guī)算法（經(jīng)典算法），然后經(jīng)過大量的場景驗(yàn)證，在此基礎(chǔ)上，做一些新的設(shè)計(jì)，或者結(jié)合使用，這是算法設(shè)計(jì)者的工作路線。算法設(shè)計(jì)者不是算法的應(yīng)用，算法的應(yīng)用并不復(fù)雜，復(fù)雜的是從場景、數(shù)據(jù)處理等因素來設(shè)計(jì)算法。因此，算法工程師往往需要時(shí)間來錘煉。

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這個(gè)還算不錯(cuò)的，但是都是純文本的東西。

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