數(shù)學差是連機器學習都學不了嗎？數(shù)學在機器學習中的重要性毋庸置疑，建議盡量掌握機器學習的相關數(shù)學知識。當然，對于初學者，你不 開始機器學習不一定需要掌握大量的數(shù)學知識。學習數(shù)學的同時可以掌握更多的算法和

數(shù)學差是連機器學習都學不了嗎？

數(shù)學在機器學習中的重要性毋庸置疑，建議盡量掌握機器學習的相關數(shù)學知識。當然，對于初學者，你不 開始機器學習不一定需要掌握大量的數(shù)學知識。學習數(shù)學的同時可以掌握更多的算法和技巧。

最近出現(xiàn)了很多簡單易用的機器學習和深度學習的安裝包，比如scikit-learn、weka、tensorflow、r-caret等。機器學習的理論與統(tǒng)計學、概率論、計算機科學和算法相關，可用于構建智能應用。雖然機器和深度學習前景廣闊，但就這些技術而言，透徹的數(shù)學理解對于掌握內(nèi)部運算和獲得更好的結果是非常必要的。

數(shù)學對機器學習的重要性在于，比如:1。選擇合適的算法，包括考慮精度、訓練時間、模型復雜度、參數(shù)和定量特征；2.選擇參數(shù)設置和驗證策略；3.通過理解偏差方差的權衡來識別欠擬合和過擬合；4.估計正確的置信區(qū)間和不確定性。

機器學習中的許多數(shù)學公式和理論仍在研究中，研究人員正在開發(fā)更先進的技術。一般來說，成為機器學習科學家/工程師所需的最低數(shù)學水平主要包括:

1.線性代數(shù):在ML中，線性代數(shù)無處不在。主成分分析(PCA)、奇異值分解(SVD)、矩陣的特征分解、LU分解、QR分解/因式分解、對稱矩陣、正交化和正交化、矩陣運算、投影、特征值和特征向量、向量空間和歸一化都是理解機器學習及其優(yōu)化方法所必需的。麻省理工學院(麻省理工學院(Gilb

數(shù)據(jù)分析需要用什么技術？java還python好一點？

我猜樓主問這個問題主要是因為他沒有 我不太懂數(shù)據(jù)分析技術。

讓 讓我們從結論開始:

如果你想建立一個完整的數(shù)據(jù)分析解決方案，從存儲，數(shù)據(jù)處理和清洗，分析和可視化，那么使用java。畢竟java里有很多解決方案和框架，比如hadoop，spark，flink Flink。

如果你只是純數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)集相對簡單，比如你想在excel或者數(shù)據(jù)庫中快速檢索、查詢、提煉你想要的數(shù)據(jù)，那就用python。

讓 讓我們來看看企業(yè)當前對數(shù)據(jù)分析的需求:

20%的數(shù)據(jù)發(fā)揮80%的商業(yè)價值；

80%的數(shù)據(jù)請求只針對20%的數(shù)據(jù)。

目前，無論是數(shù)據(jù)存儲、處理、分析還是挖掘，最完整、最成熟的生態(tài)系統(tǒng)都是基于關系數(shù)據(jù)庫，如報表、在線分析等工具；此外，數(shù)據(jù)分析師對SQL、R、Python數(shù)據(jù)分析包等查詢分析語言的重視程度要高于編程語言。

"28 "企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺建設原理是將20%最有價值的數(shù)據(jù)以結構化的形式存儲在關系數(shù)據(jù)庫中，供業(yè)務人員查詢分析；而80%的數(shù)據(jù)以非結構化和原始的形式存儲在Hadoop等相對廉價的平臺上，供具有一定數(shù)據(jù)挖掘技術的數(shù)據(jù)分析師或數(shù)據(jù)工程師進行下一步的數(shù)據(jù)處理。處理后的數(shù)據(jù)可以以數(shù)據(jù)集市或數(shù)據(jù)模型的形式存儲在NoSQL數(shù)據(jù)庫中，這也是 "離線 "和 "在線 "后面要提到的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫是交易型數(shù)據(jù)到分析型數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，需要包括:分析的主題、數(shù)據(jù)的維度和層次、數(shù)據(jù)的歷史變化等。對于大數(shù)據(jù)平臺，對分析的需求會更加細致，包括:

查詢:快速響應組合條件查詢、模糊查詢和標簽。

搜索:包括搜索非結構化文檔和對返回的結果進行排序。

統(tǒng)計:實時反映變化，如網(wǎng)上銷售訂單、電商平臺發(fā)貨計算的庫存顯示等。

挖掘:支持挖掘算法和機器學習的訓練集。

根據(jù)不同的數(shù)據(jù)處理需求，可能需要設計不同的數(shù)據(jù)存儲，也需要考慮如何快速將數(shù)據(jù)復制到相應的存儲點，并進行適當?shù)慕Y構轉(zhuǎn)換，以便分析師快速響應業(yè)務需求。

JAVA技術堆棧:

Hadoop是一個分布式系統(tǒng)基礎設施。

它解決了大數(shù)據(jù)的可靠存儲(HDFS)和MapReduce問題(大到一臺計算機無法存儲，一臺計算機無法在要求的時間內(nèi)處理)。

Hive建立在Hadoop之上，是一個以Hadoop為底層存儲的批處理系統(tǒng)。(可以理解為MapReduce的一個外殼)

蜂巢是為了減少馬生產(chǎn)作業(yè)的匯編。

HBaseHBase是一個鍵/值系統(tǒng)，在HDFS上運行。

Hbase是為了解決Hadoop的實時性要求。

Spark和StormSpark和Storm都是通用的并行計算框架。

解決Hadoop只適合離線數(shù)據(jù)處理，不能提供實時數(shù)據(jù)處理能力的問題。

差異:

1.Spark的思想是，當數(shù)據(jù)龐大時，將計算過程轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)上比將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到計算過程上更有效率。Storm將數(shù)據(jù)傳遞給計算過程。

2.基于不同的設計理念，其應用領域也有所不同。Spark在現(xiàn)有數(shù)據(jù)集(比如Hadoop數(shù)據(jù))上工作，已經(jīng)導入Spark集群。Spark可以基于內(nèi)存管理掃描flash，最小化迭代算法的全局I/O操作。Storm更擅長動態(tài)處理大量生成的 "小數(shù)據(jù)塊 "(比如在Twitter數(shù)據(jù)流上實時計算一些聚合函數(shù)或者分析)。

Python技術棧

一張圖搞定

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