pandas和numpy的區(qū)別？pandas釋義：n.[脊椎]熊貓（panda復數(shù)形式）例句：Pandaswereanendangeredspecies.大熊貓是一種瀕危物種。詞組：giantpand

pandas和numpy的區(qū)別？

pandas釋義：

n.[脊椎]熊貓（panda復數(shù)形式）

例句：

Pandaswereanendangeredspecies.

大熊貓是一種瀕危物種。

詞組：

giantpanda[動]大熊貓；大貓熊

視頻：

場景會話

numpy釋義：

的一種開源的數(shù)值計算儲存（NumericalPython，NumPy）

例句：

sometimes,intoNumPyanarrayisgenerallyamatrix.

但是在NumPy中，array代表上帝的是行列式。

機器學習需要哪些數(shù)學基礎？

對于搞機器學習的同學來說，高等數(shù)學、線性代數(shù)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計是最最重要的三門的數(shù)學基礎了。下面我來共有只能證明這三方面在機器學習中的作用

一.高等數(shù)學高等數(shù)學里面的微積分、牛頓迭代、拉格朗日乘數(shù)法、泰勒發(fā)起等等知識點在機器學習中都有應用到到。.例如在邏輯回歸模型求梯度時候是需要求偏導、優(yōu)化軟件目標在用的牛頓迭代方法、帶約束優(yōu)化系統(tǒng)問題的SVM不需要會用到拉格朗日乘數(shù)法等等，另外其它高等數(shù)學的知識點在機器學習中都都有吧體現(xiàn)出來。

二.線性代數(shù)推薦系統(tǒng)在用的SVD分解、張量分解、非負矩陣分解NMF，PCA主成分分析中求特征值、矩陣運算。下面我貼再看看之后我用矩陣求導解最小二乘問題的公式推導過程，可以體會到一下線性代數(shù)的重要程度。

最小二乘的解，這個可以按照梯度下降迭代或牛頓迭代方法求大神解答，但也是可以設計和實現(xiàn)矩陣求導來換算，它的計算極其簡潔高效穩(wěn)定，不需要大量迭代，要解一個正規(guī)方程組。

總之，線性代數(shù)對于機器學習來說比高數(shù)還最重要。

三.概率論與數(shù)理統(tǒng)計概率論與數(shù)理統(tǒng)計就得更最重要了，比如說素樸貝葉斯分類和概率圖模型應用的貝葉斯公式，高斯過程、的最熵模型，樣本采集方法，NLP領域的大部分算法都與概率論查找，像基于條件LDA的主題模型、基于條件CRF的序列上標模型、分詞系統(tǒng)等等。

所以要搞機器學習，高等數(shù)學、線性代數(shù)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計都是不可缺的數(shù)學基礎。

未來想從事人工智能方面的工作，一定要專研Python嗎？

假如你想畜牧獸醫(yī)相關專業(yè)人工智能方面的工作，尤其是無人駕駛單單學會什么python和c語言可是不夠的，你要許多的把數(shù)學把英語學好，高中數(shù)學線性代數(shù)。概率論也有信號與系統(tǒng)數(shù)字信號處理，數(shù)字視頻處理，數(shù)字音頻處理等等現(xiàn)的課程才有可能哦