要成為算法工程師需要學(xué)哪些專業(yè)？你我都不容易問你計(jì)算機(jī)科學(xué)哪個(gè)專業(yè)比較好，lbfgs理解起來很重要，并行求導(dǎo)很重要，了解LR是如何并行的2接下來是常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，比如SVM gbdt KNN，了解

要成為算法工程師需要學(xué)哪些專業(yè)？

你我都不容易問你計(jì)算機(jī)科學(xué)哪個(gè)專業(yè)比較好，lbfgs理解起來很重要，并行求導(dǎo)很重要，了解LR是如何并行的

2接下來是常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，比如SVM gbdt KNN，了解原理，能在壓力下快速響應(yīng)。算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適應(yīng)場景應(yīng)該基本清楚

3基本的算法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)應(yīng)該熟練，鏈表二叉樹，快速行合并，動態(tài)返回等

我覺得這個(gè)理解不全面。首先，算法的核心是如何利用抽象的數(shù)學(xué)模型來解決這個(gè)實(shí)際問題，而實(shí)現(xiàn)的手段是通過代碼編程，所以算法的核心是數(shù)學(xué)，基本上是精確的。但是說數(shù)學(xué)是一種算法是一個(gè)大問題。數(shù)學(xué)涉及面很廣。它是一個(gè)自洽系統(tǒng)。隨著人類認(rèn)識水平的提高，數(shù)學(xué)也在不斷發(fā)展，許多新的數(shù)學(xué)工具被開發(fā)出來幫助我們解決實(shí)際問題。

因此，如果數(shù)學(xué)是它背后的真理理論，那么算法就是用部分真理來幫助我們解決一些具體問題。這是我的理解。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師面試需要做那些準(zhǔn)備？

應(yīng)該說，CNN只是深度學(xué)習(xí)中的一種算法，由于目前的lenetè，它得到了廣泛的應(yīng)用。事實(shí)上，除了CNN之外，還有其他網(wǎng)絡(luò)算法在深度學(xué)習(xí)中，比如Hinton的DBNs，這對語音和自然語言處理都有好處。目前，CNN主要從事深度學(xué)習(xí)