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)理工科專業(yè)學(xué)生都應(yīng)該學(xué)過這兩部分內(nèi)容，所以這可能不屬于需要補(bǔ)充的內(nèi)容。

現(xiàn)在IT行業(yè)，哪個(gè)技術(shù)最吃香？

沒有最受歡迎的行業(yè)，更不用說IT行業(yè)了。每個(gè)行業(yè)中最受歡迎的行業(yè)應(yīng)該是各個(gè)行業(yè)的精英。你說的技術(shù)是指技術(shù)性的職位，對(duì)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(rèn)為程序開發(fā)不受歡迎嗎？這取決于誰有技術(shù)，在哪里流行，在哪里有能力，在哪里流行。

讓我給你一個(gè)真實(shí)的例子。我的兩個(gè)同學(xué)熱衷于程序開發(fā)。他們個(gè)性迥異。他們是大學(xué)里自學(xué)成才的編輯。其中一個(gè)不喜歡交流，整天看一些書。另一個(gè)很健談，經(jīng)?？吹剿蚶蠋熖釂?。畢業(yè)后，前者去網(wǎng)吧做網(wǎng)管，后者去帝京做手機(jī)游戲編輯。當(dāng)時(shí)很受歡迎的哈維是他在大學(xué)里的強(qiáng)項(xiàng)。

在這期間我見過他們一次。網(wǎng)絡(luò)管理員一個(gè)接一個(gè)地?fù)Q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(xué)。后者一直在做手機(jī)游戲開發(fā)，他的工資在當(dāng)時(shí)的同學(xué)中已經(jīng)比較高了。

所以it行業(yè)，但是所有的技術(shù)，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(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師面試需要做那些準(zhǔn)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(dǎo)對(duì)于理解LR是如何并行的是非常重要的

2。其次，常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如SVM、gbdt、KNN等，應(yīng)該了解其原理，能夠在壓力下快速響應(yīng)。算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適應(yīng)場(chǎng)景應(yīng)基本清晰

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