Java程序員在面試時要怎樣做，不會碰壁？超長劇，肚子里一定有一些貨，才能談正常劇還是超長劇。首先，我們要做好充分的準備。不是讓你臨時抱佛腳，而是總結你的技術知識點，熟練地表達出來。因為大多數(shù)時候，雖

Java程序員在面試時要怎樣做，不會碰壁？

超長劇，肚子里一定有一些貨，才能談正常劇還是超長劇。

首先，我們要做好充分的準備。不是讓你臨時抱佛腳，而是總結你的技術知識點，熟練地表達出來。因為大多數(shù)時候，雖然我們會使用一種技術，但我們可能說不出來。所以我必須做作業(yè)。

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當然，面試官也不傻，這個小把戲掩飾不住他們，但我們應該盡力展現(xiàn)自己的長處和優(yōu)勢。

機器學習需要哪些數(shù)學基礎？

主要是線性代數(shù)和概率論。

現(xiàn)在最流行的機器學習模型，神經(jīng)網(wǎng)絡基本上有很多向量、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，都是對這些向量、矩陣和張量的運算和操作。

其他“傳統(tǒng)”機器學習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。

從線性代數(shù)的觀點來看，主成分分析是對協(xié)方差矩陣進行對角化。

尤其是當你讀論文或想更深入的時候，概率論的知識是非常有用的。

它包括邊緣概率、鏈式規(guī)則、期望、貝葉斯推理、最大似然、最大后驗概率、自信息、香農熵、KL散度等。

神經(jīng)網(wǎng)絡非常講究“可微性”，因為可微模型可以用梯度下降法優(yōu)化。梯度下降和導數(shù)是分不開的。所以多元微積分也需要。另外，由于機器學習是以統(tǒng)計方法為基礎的，因此統(tǒng)計知識是必不可少的。但是，大多數(shù)理工科專業(yè)學生都應該學過這兩部分內容，所以這可能不屬于需要補充的內容。