Java程序員可以轉(zhuǎn)換到人工智能領(lǐng)域嗎？首先，你需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)與隨機(jī)過(guò)程、離散數(shù)學(xué)、數(shù)值分析其次，你需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、遺傳算法等；當(dāng)然，在各

Java程序員可以轉(zhuǎn)換到人工智能領(lǐng)域嗎？

首先，你需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)與隨機(jī)過(guò)程、離散數(shù)學(xué)、數(shù)值分析

其次，你需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、遺傳算法等；當(dāng)然，在各個(gè)領(lǐng)域也需要算法，比如slam研究如果你想讓機(jī)器人在定位環(huán)境中導(dǎo)航和地圖的話，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，很多算法需要時(shí)間去積累；

那么，你至少需要掌握一種編程語(yǔ)言，畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還需要編程；如果深入硬件，一些基礎(chǔ)的電工課程是必不可少的；

人工智能一般需要研究生學(xué)習(xí)，本科生只需要泛泛而談，畢竟基礎(chǔ)課太大了。

java開(kāi)發(fā)，轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)好還是機(jī)器學(xué)習(xí)？

謝謝。我建議轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)。

我也從事java開(kāi)發(fā)，我對(duì)這個(gè)主題的糾纏也有同樣的感受。畢竟，如果我精通Java，我已經(jīng)付出了大量的學(xué)習(xí)精力。如果我學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，我基本上想告別Java，這無(wú)疑是一個(gè)非常不幸的選擇。

此外，轉(zhuǎn)向機(jī)器學(xué)習(xí)不僅需要深入了解python，還需要掌握數(shù)學(xué)算法，這是不可能一蹴而就的。因此，轉(zhuǎn)向人工智能的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高，很容易打亂一個(gè)人的職業(yè)規(guī)劃。

目前，大數(shù)據(jù)方向仍是一個(gè)需求量大、前景好的工作方向。Java廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。單憑Hadoop生態(tài)系統(tǒng)就足以完成大量的大數(shù)據(jù)工作，而Hadoop和Java是分不開(kāi)的。

最重要的是大數(shù)據(jù)方向不會(huì)低于機(jī)器學(xué)習(xí)的工資，機(jī)器學(xué)習(xí)還處于初級(jí)階段。別擔(dān)心工資問(wèn)題。

有沒(méi)有做過(guò)支持向量機(jī)做預(yù)測(cè)模型的matlab程序做個(gè)參考？

瀉藥，應(yīng)該用支持向量機(jī)做回歸預(yù)測(cè)！沒(méi)有預(yù)測(cè)，但根據(jù)被試的描述，j只與三個(gè)變量XYZ同時(shí)相關(guān)。它可以用支持向量機(jī)做回歸預(yù)測(cè)，得到J變量，但是t1時(shí)間x，y，Z不知道，根據(jù)t時(shí)間x，y，Z做預(yù)測(cè)應(yīng)該是不可行的，但是可以找到時(shí)間前后的對(duì)應(yīng)關(guān)系，然后用支持向量回歸機(jī)做預(yù)測(cè)，具體推薦《支持向量機(jī)數(shù)據(jù)挖掘新方法》這本書(shū)，關(guān)于回歸的介紹