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?，F(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

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(lái)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(kāi)的。所以多元微積分也需要。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(zhuān)業(yè)學(xué)生都應(yīng)該學(xué)過(guò)這兩部分內(nèi)容，所以這可能不屬于需要補(bǔ)充的內(nèi)容。

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的內(nèi)容是什么，有哪些方式？

隨著近年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)頁(yè)面被越來(lái)越多的人所熟知，無(wú)論是行業(yè)內(nèi)還是行業(yè)外都加入了這個(gè)行業(yè)！于是，很多培訓(xùn)機(jī)構(gòu)也紛紛崛起，開(kāi)設(shè)相關(guān)培訓(xùn)課程！作為未來(lái)非常有前途的產(chǎn)業(yè)。成為一名大數(shù)據(jù)工程師，無(wú)疑是為了迎接一個(gè)充滿希望的職業(yè)。大數(shù)據(jù)工程師應(yīng)該學(xué)習(xí)什么。

其實(shí)，說(shuō)到大數(shù)據(jù)的主要學(xué)習(xí)技術(shù)，最直接的是從工作需求出發(fā)，但也會(huì)有弊端，即學(xué)習(xí)不會(huì)很全面。

看看各大招聘網(wǎng)站、bat等大工廠，不同的企業(yè)要求員工有不同的工作技能，通過(guò)本文我們做一個(gè)簡(jiǎn)單的分析和總結(jié)，可以供大家參考。

事實(shí)上，隨著社會(huì)的進(jìn)步和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的模式有很多種，一般分為視頻學(xué)習(xí)、在線直播學(xué)習(xí)、線下教學(xué)學(xué)習(xí)和雙重學(xué)習(xí)模式。你可以根據(jù)自己的情況選擇自己的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)模式。