機器學習需要哪些數(shù)學基礎？主要是線性代數(shù)和概率論?，F(xiàn)在最流行的機器學習模型，神經(jīng)網(wǎng)絡基本上有很多向量、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，都是對這些向量、矩陣和張量的運算和操作。其

機器學習需要哪些數(shù)學基礎？

主要是線性代數(shù)和概率論。

現(xiàn)在最流行的機器學習模型，神經(jīng)網(wǎng)絡基本上有很多向量、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，都是對這些向量、矩陣和張量的運算和操作。

其他“傳統(tǒng)”機器學習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。

從線性代數(shù)的觀點來看，主成分分析是對協(xié)方差矩陣進行對角化。

尤其是當你讀論文或想更深入的時候，概率論的知識是非常有用的。

它包括邊緣概率、鏈式規(guī)則、期望、貝葉斯推理、最大似然、最大后驗概率、自信息、香農(nóng)熵、KL散度等。

神經(jīng)網(wǎng)絡非常講究“可微性”，因為可微模型可以用梯度下降法優(yōu)化。梯度下降和導數(shù)是分不開的。所以多元微積分也需要。另外，由于機器學習是以統(tǒng)計方法為基礎的，因此統(tǒng)計知識是必不可少的。但是，大多數(shù)理工科專業(yè)學生都應該學過這兩部分內(nèi)容，所以這可能不屬于需要補充的內(nèi)容。

現(xiàn)在IT行業(yè)，哪個技術最吃香？

沒有最受歡迎的行業(yè)，更不用說IT行業(yè)了。每個行業(yè)中最受歡迎的行業(yè)應該是各個行業(yè)的精英。你說的技術是指技術性的職位，對吧？如果我告訴你，我也是一名程序員，我的薪水可以低十倍。你認為程序開發(fā)不受歡迎嗎？這取決于誰有技術，在哪里流行，在哪里有能力，在哪里流行。

讓我給你一個真實的例子。我的兩個同學熱衷于程序開發(fā)。他們個性迥異。他們是大學里自學成才的編輯。其中一個不喜歡交流，整天看一些書。另一個很健談，經(jīng)常看到他向老師提問。畢業(yè)后，前者去網(wǎng)吧做網(wǎng)管，后者去帝京做手機游戲編輯。當時很受歡迎的哈維是他在大學里的強項。

在這期間我見過他們一次。網(wǎng)絡管理員一個接一個地換了很多工作，但他和編輯相處得不太好。他覺得自己的生活很悲慘，但他仍在自學。后者一直在做手機游戲開發(fā)，他的工資在當時的同學中已經(jīng)比較高了。

所以it行業(yè)，但是所有的技術，沒有流行不流行，而是看你好不好。別人散，你專，別人專，你精，所以你在任何行業(yè)都很受歡迎。

機器學習算法工程師面試需要做那些準備？

1. 工業(yè)中的大型模型基本上都是logistic區(qū)域和線性區(qū)域，因此SGD和lbfgs的理解是非常重要的，并行推導對于理解LR是如何并行的是非常重要的

2。其次，常用的機器學習算法，如SVM、gbdt、KNN等，應該了解其原理，能夠在壓力下快速響應。算法的優(yōu)缺點和適應場景應基本清晰

3基本算法應熟練掌握數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、鏈表二叉樹、快速行合并、動態(tài)返回等